Вышла R-Vision IRP 4.5, повышающая эффективность работы аналитика SOC

Вышла R-Vision IRP 4.5, повышающая эффективность работы аналитика SOC

Вышла R-Vision IRP 4.5, повышающая эффективность работы аналитика SOC

Компания R-Vision выпустила новую версию платформы реагирования на инциденты информационной безопасности R-Vision IRP. В версии 4.5 появилась возможность использовать сценарии реагирования для нескольких организаций в режиме multitenancy, настраиваемая валидация значений для полей карточки инцидента, новые методы Public API, а также ряд улучшений, способствующих повышению эффективности работы аналитика SOC.

В R-Vision IRP 4.5 появилась возможность формирования иерархии организаций в режиме мультиарендности, что особенно актуально для организаций с разветвленной филиальной сетью и для MSS-провайдеров. В новом формате родительская организация может распространять действие сценариев реагирования и коннекторов на нижестоящие организации. Это упрощает настройку автоматизации обработки инцидентов в больших компаниях и в случае сервисной модели предоставления ИБ-услуг заказчикам.

Расширены функции Public API, благодаря чему можно выгрузить из системы базу инцидентов и использовать полученные данные во внешних системах, например, для формирования необходимых отчетов, графиков, прогнозов, а также в рамках проведения оценки и анализа рисков в организации.

В системе реализована возможность валидировать поля карточки инцидента. Механизм проверки данных на соответствие заданному формату настраивается с помощью регулярных выражений для любого поля формы инцидента. Регулярные выражения для удобства использования могут быть сохранены в специальном справочнике.

«В релизе 4.5 основные усилия направлены на повышение удобства работы с системой при ее использовании провайдерами сервисов мониторинга безопасности и крупными компаниями с разветвленной структурой дочерних организаций. Переход на дерево тенантов, являющееся основой для нововведений, коснулся сценариев реагирования, а в дальнейшем будет распространен и на другие функциональные возможности продукта. Еще одно важное улучшение – API для выгрузки инцидентов. Это очень хороший интеграционный задел. В новых версиях системы функциональность API также будет прирастать», – отметил Данил Бородавкин, руководитель продуктового направления IRP.

В новой версии платформы можно извлекать данные по контролируемым активам из произвольного источника путем написания скрипта на Python – одном из самых используемых языков программирования.

Появилась возможность автозаполнения электронной формы для отправки данных в ФинЦЕРТ, что актуально для финансовых и кредитных организаций и снимает необходимость выполнения рутинных задач со специалистов центров мониторинга.

Из общих улучшений отметим, что в новой версии системы любое текстовое значение в поле карточки инцидента можно представить в виде гиперссылки, формируемой по заданному правилу из его значения. В сценариях реагирования для действия «Уведомление» добавлена возможность прикрепить к электронному письму файлы свидетельств по инциденту, благодаря чему пользователь получит более широкий контекст инцидента.

Платформа R-Vision IRP представляет собой продукт класса SOAR, который агрегирует данные об инцидентах из множества источников, обогащает дополнительным контекстом, автоматизирует рутинные процессы по обработке инцидентов, процедуры реагирования и координацию действий команды центра мониторинга и реагирования на инциденты ИБ (SOC), повышая его эффективность и скорость реакции на киберугрозы.

Подробнее узнать об обновлениях в R-Vision IRP 4.5 вы сможете на вебинаре 11 марта в 15:00. Зарегистрироваться на мероприятие можно по ссылке.

Подпишитесь на новости

В России сформулировали главную проблему ИИ — у него нет страха

Искусственному интеллекту не хватает страха перед ошибкой. Такую мысль высказал заместитель главы Минцифры России Александр Шойтов на конференции BIS Summit, посвящённой информационной безопасности бизнеса и ИТ.

«В ИИ нужно встроить систему страха, чтобы он боялся совершить ошибку, как человек», — заявил Шойтов в ходе дискуссии.

Речь, конечно, не о дрожащей нейросети, которая перед каждым ответом вспоминает ипотеку и разговор с начальником. Под страхом можно понимать встроенный механизм сомнения: способность модели оценивать последствия своих действий, признавать нехватку данных и останавливаться, если цена ошибки слишком высока.

Сейчас генеративный ИИ способен уверенно выдавать неверные ответы, придумывать факты и выполнять опасные команды без человеческого ощущения риска.

Для обычного чат-бота это заканчивается галлюцинацией, а для ИИ-агента с доступом к корпоративным системам — удалёнными файлами, утечкой данных или нарушением работы инфраструктуры.

На BIS Summit прозвучала и ещё более амбициозная идея — встроить в ИИ-модели совесть. Её озвучил Николай Лишин, заместитель руководителя ФМБА России. Если страх должен удерживать систему от ошибки, то совесть, по такой логике, должна помогать оценивать допустимость самого действия.

Получается своеобразный технический портрет идеального ИИ: достаточно умный, чтобы решить задачу, достаточно напуганный, чтобы всё перепроверить, и достаточно совестливый, чтобы вовремя отказаться. Осталось только написать для этого техническое задание.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru