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.

Rubytech запустила российскую LLM на китайских GPU без NVIDIA

Группа Rubytech протестировала российскую языковую модель Cotype 3 от MWS AI на китайских графических ускорителях. Испытания проводились на программно-аппаратном комплексе «Машина искусственного интеллекта» Скала^р. Результат: модель работала стабильно, а производительность в популярных сценариях инференса оказалась сопоставима с конфигурациями на NVIDIA H100.

В тестовой системе использовались восемь китайских GPU. При обработке контекста объёмом 27 тыс. токенов среднее время генерации первого токена составило около 8 секунд, а межтокенная задержка — от 111 мс. По оценке Rubytech, этого достаточно для корпоративных ИИ-сервисов.

Но железо само себя не настроит. Инженеры адаптировали драйверы, программное окружение и средства оркестрации. В отдельных сценариях оптимизация позволила ускорить работу в 2-2,2 раза по сравнению со штатной средой китайских GPU. Контейнерная архитектура должна упростить развёртывание моделей и переход от тестов к промышленной эксплуатации.

Главный вывод испытаний — корпоративную ИИ-инфраструктуру можно строить без обязательной привязки к ускорителям NVIDIA. Особенно это актуально для госсектора, компаний с государственным участием и организаций КИИ, которым нужны локальное размещение моделей, контролируемая инфраструктура и возможность масштабироваться без лотереи с поставками H100.

Rubytech также заявляет, что китайские GPU в отдельных сценариях способны снизить совокупную стоимость владения. Правда, революцию пока придержали: речь идёт не о полном отказе от NVIDIA, а о появлении ещё одного рабочего варианта.

Дальше компания планирует испытать новое поколение китайских ускорителей и расширить список российских моделей и корпоративных ИИ-сервисов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru