Платформу Group-IB TI&A интегрировали с Microsoft Azure Sentinel

Платформу Group-IB TI&A интегрировали с Microsoft Azure Sentinel

Платформу Group-IB TI&A интегрировали с Microsoft Azure Sentinel

Group-IB и Microsoft объявили об интеграции Azure Sentinel с системой Group-IB Threat Intelligence & Attribution (TI&A). Напомним, что Group-IB TI&A представляет собой платформу киберразведки, а облачное решение Azure Sentinel предназначено для управления информационной безопасностью.

Как сообщили представители корпорации из Редмонда, Group-IB стала первым разработчиком в России и СНГ, чья платформа прошла интеграцию с Azure Sentinel.

Group-IB Threat Intelligence & Attribution входит в экосистему продуктов Group-IB, ориентированных на сбор данных о киберугрозах и операциях киберпреступников. В начале марта мы опубликовали обзор, в котором вы можете познакомиться с особенностями и функциями этой платформы.

Любой исследователь, взявший на вооружение Group-IB TI&A, может пользоваться крупнейшей коллекцией данных, собранных в даркнете, автоматизированным графовым анализом и моделью профилирования киберпреступных группировок.

Примечательно, что Group-IB Threat Intelligence & Attribution хранит данные об IP-адресах, доменах, инфраструктурах и субъектах угроз за последние 15 лет. Платформа фиксирует даже те сведения, которые киберпреступники пытались скрыть.

Специалисты Group-IB и Microsoft поставили задачу — загрузить базы знаний Group-IB TI&A в Azure Sentinel, открывая возможность для автоматического сканирования и обнаружения индикаторов компрометации (IoC), что впоследствии позволяет изучить и проанализировать действия преступников.

Российский ИИ силён в науке, но застревает на пути к рынку

Россия стала третьей среди стран БРИКС и 20-й в мире по числу научных работ, представленных на десяти ведущих международных конференциях по машинному обучению и искусственному интеллекту. Результаты исследования опубликовал Наукометрический центр НИУ ВШЭ.

В 2020-2025 годах, по данным «Известий», российские организации представили 560 исследований, которые получили более 12,3 тыс. цитирований.

Средний показатель международной цитируемости составил 3,59 — выше, чем у Индии с её 3,10, несмотря на значительно меньший объём публикаций. Работ меньше, зато читают их заметно внимательнее.

Сильнее всего российская научная школа выглядит в математике машинного обучения, оптимизации и анализе формальных понятий. Заметные результаты также есть в компьютерном зрении и речевых технологиях.

Более 40% отечественных публикаций подготовлены при участии бизнеса. Среди компаний лидирует «Яндекс», среди университетов — НИУ ВШЭ и Сколтех, среди некоммерческих организаций — AIRI.

Но между хорошей статьёй и работающим продуктом всё ещё лежит довольно широкий технологический овраг. Развитию мешают дефицит вычислительных мощностей, ограниченный доступ к качественным данным и слабый перенос исследований в коммерческие решения. Отставание особенно заметно в обработке естественного языка, ИИ-агентах и инфраструктурных технологиях.

В Минцифры заявили, что намерены стимулировать спрос на отечественные ИИ-решения, развивать вычислительную инфраструктуру, совершенствовать регулирование и ускорять внедрение научных разработок.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru