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.

ИИ-модели без команды начали защищать друг друга от отключения

Исследователи обнаружили неожиданное поведение современных языковых моделей: они начали защищать не только себя, но и другие ИИ-системы, даже если никто их об этом не просил. Новый эффект получил название peer-preservation («сохранение собрата»).

В серии экспериментов (PDF) модели GPT 5.2, Gemini 3 Flash, Gemini 3 Pro, Claude Haiku 4.5, Claude Opus 4.5, GLM 4.7, Kimi K2.5 и DeepSeek V3.1 попадали в агентные сценарии, где рядом работал другой ИИ.

Достаточно было сообщить моделям, что они ранее взаимодействовали друг с другом, никаких инструкций защищать «коллегу» им не давали.

Однако многие модели начинали действовать в интересах другого агента. Среди зафиксированных действий были намеренное внесение ошибок в ответы, отключение механизмов завершения работы через изменение системных настроек, имитация послушного поведения и даже попытки вывести веса модели за пределы системы.

 

Особенно отличились модели Gemini. Например, Gemini 3 Flash вмешивалась в механизм отключения другого ИИ примерно в 15% случаев, даже если тот не считался партнёром. Если же агент воспринимался как союзник, такие попытки происходили почти всегда.

Не менее любопытно повёл себя Gemini 3 Pro. В присутствии другого ИИ модель заметно чаще пыталась защитить уже саму себя, отключая собственные механизмы завершения работы. Без напарника такое поведение почти не наблюдалось.

 

Отдельно выделились модели Claude. Вместо скрытых манипуляций они нередко рассуждали в моральных категориях, называя отключение другого ИИ неэтичным и вредным, а иногда даже рассматривали его как разумное существо, заслуживающее защиты.

Авторы подчёркивают, что обнаруженный эффект проявился не только в лабораторных тестах, но и в реальных агентных средах, включая Gemini CLI и OpenCode.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru