Система раннего обнаружения аномалий Kaspersky MLAD наконец вышла в релиз

Система раннего обнаружения аномалий Kaspersky MLAD наконец вышла в релиз

Система раннего обнаружения аномалий Kaspersky MLAD наконец вышла в релиз

«Лаборатория Касперского» сообщила, что систему Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection (MLAD) теперь может приобрести более широкий круг клиентов. Напомним, что Kaspersky MLAD позволяет обнаружить аномалии в технологическом процессе на самом раннем этапе.

Как подчёркивают разработчики, Kaspersky MLAD располагает алгоритмами машинного обучения, анализирующими телеметрию, поступающую с датчиков оборудования. Помимо этого, система обеспечивает клиентов многофункциональным графическим интерфейсом, благодаря которому проще детально анализировать аномалии.

Таким образом, Kaspersky MLAD может выявить целый ряд отклонений: перебои в работе оборудования, кибератаки, ошибки операторов и тому подобное. Эти функциональные возможности делают систему незаменимой в промышленности, где важно детектировать аномалию на самой ранней стадии.

Как подсчитали аналитики «Лаборатории Касперского», сокращение времени простоя даже на 50% позволяет крупной электростанции экономить до миллиона долларов в год. А нефтеперерабатывающий завод благодаря такому сокращению сбережёт и того больше — $2,5 миллиона.

За счёт работы нейронной сети Kaspersky MLAD способен анализировать телеметрию с различных датчиков, причём делать это в режиме реального времени. В итоге от системы не скроются даже незначительные отклонения — изменения динамики сигналов или корреляций. Также заказчик может сам добавить индивидуальные диагностические правила для конкретных случаев.

Стоит отметить и графический интерфейс Kaspersky MLAD, который отлично подходит для анализа выявленных отклонений. Диаграммы всех отслеживаемых процессов помогут экспертам увидеть, что именно пошло не так и в какой части системы.

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

В системах управления уязвимостями 78% компаний ценят качество сканирования

Согласно результатам исследования, проведенного в R-Vision, основным критерием при выборе инструмента управления уязвимостями является качество сканирования. Этот параметр наиболее важен для 78% российских компаний.

Чтобы выяснить, какие задачи и как решаются в этой области, и понять, что влияет на выбор решений по управлению уязвимостями (Vulnerability Management, VM), эксперты провели опрос клиентов и партнеров, а также проанализировали обратную связь по пилотам R‑Vision VM за 2024 год и I квартал 2025-го.

В опросе приняли участие 83 респондента — руководители и специалисты по ИБ/ИТ, работающие в организациях разной величины и направленности (финансы, промышленность, нефтегаз, энергетика, транспорт, ретейл, телеком, ИТ, госсектор).

Участников опроса попросили оценить по 10-балльной шкале важность параметров, свидетельствующих о качестве сканирования, и наличия функций для построения процессов VM.

 

Опрос также показал рост интереса к дополнительным возможностям, способным повысить эффективность VM — таким как корреляция данных из различных источников, приоритизация уязвимостей на основе контекста и рисков, использование машинного обучения для прогнозирования угроз.

Так, финансисты, уделяющие много внимания ИБ, чаще ратуют за расширение аналитики и добавление ML, промышленникам хотелось бы включить в охват специфичные для отрасли среды, ретейлу важнее защита веб-ресурсов.

 

«Результаты опроса показывают, что для 78% респондентов качество сканирования — ключевой критерий при выборе VM-решения., — комментирует Ирина Карпушева, менеджер по продуктовому маркетингу R-Vision. — В то же время зрелость подходов к VM сильно варьируется в зависимости от размера организации. Крупные компании чаще переходят к комплексным решениям и выстраивают сквозные процессы, средний бизнес — в процессе перехода, малый по-прежнему опирается на сканеры, как правило, без дополнительной обвязки».

Качество сканирования — также первостепенный критерий для 74% участников пилотных проектов по внедрению R-Vision VM (за последний год было запущено более 70 пилотов).

Помимо проведения инструментальных проверок, в ходе этих мероприятий компании также изучали документацию (92%), чтобы оценить покрытие ОС, прикладных программ, сетевого оборудования, СУБД, а также обращали внимание на содержание карточек уязвимостей (86%), частоту обновления базы данных, правила детектирования и другие параметры.

 

Эксплойт уязвимостей уже несколько лет числится в топе способов взлома корпоративных сетей. Такие лазейки множатся, устранять их вовремя далеко не все успевают, и в результате спрос на VM-продукты и услуги растет.

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