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.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Российские учёные научили ИИ ловить фейковые фото и нелепые изображения

Исследователи из AIRI, Сколтеха, MWS AI и МФТИ по-новому решили одну из наиболее сложных задач компьютерного зрения — выявление изображений с нелогичным содержанием, вроде рыцаря с мобильником или пингвина на велосипеде.

Разработанный ими метод TLG (Through the Looking Glass, «В Зазеркалье») использует ИИ для создания текстовых описаний картинок и обнаружения противоречий при сопоставлении с визуальным содержанием.

В комментарии для «Известий» один из соавторов проекта, доктор компьютерных наук Александр Панченко пояснил: существующие ИИ-модели хорошо распознают элементы картинок, но плохо улавливают контекст — далеко не всегда понимают совместимость представленных объектов с точки зрения здравого смысла.

Чтобы проверить действенность своего подхода, экспериментаторы создали датасет, включив него 824 изображения с нелепыми ситуациями. Тестирование алгоритма показало точность распознавания до 87,5%, что на 0,5-15% выше показателей других существующих моделей, а также большую экономию вычислительных ресурсов.

Новаторская разработка, по словам Панченко, способна повысить надежность систем компьютерного зрения. После доработки и дообучения ее также можно будет использовать для модерации контента — к примеру, для выявления фейковых фото.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru