R-Vision расшарила модель для скоринга IoC в рамках Threat Intelligence

R-Vision расшарила модель для скоринга IoC в рамках Threat Intelligence

R-Vision расшарила модель для скоринга IoC в рамках Threat Intelligence

Компания R-Vision опубликовала на GitHub исходный код модели для ранжирования индикаторов компрометации (IoC), которую можно использовать в системах управления данными о киберугрозах. Проект, предлагаемый вниманию ИБ-сообщества, распространяется по лицензии Apache License v2.0.

Информация об актуальных угрозах (Threat Intelligence) помогает организациям выстроить эффективную стратегию защиты от кибератак. К таким данным относятся IoC, описания техник и тактик злоумышленников, степень риска, связанного с конкретными угрозами.

Созданный в R-Vision прототип системы расчета репутации IoC использует алгоритм, предложенный (PDF) исследователями из Амстердамского университета. Их методика позволяет сократить число ложноположительных результатов при выделении и оценке IoC.

Скоринговая модель R-Vision определяет рейтинг IoC по трем основным параметрам: 

  • количество взаимосвязей между индикаторами и контекстом;
  • сравнительная скорость предоставления данных источником;
  • полнота данных в источнике (в сравнении с совокупностью данных из всех источников).

В модели также имеются дополнительные коэффициенты. Один из них, к примеру, позволяет учитывать присутствие IoC в списках известных ресурсов с чистой репутацией. Другой коэффициент дает возможность регулировать скорость устаревания рейтинга. Модель легко расширяется за счет добавления других коэффициентов, и каждому можно задать нужный вес в зависимости от конкретной задачи.

«Для эффективного противостояния киберпреступности необходимо обмениваться информацией о киберугрозах, — комментирует Антон Соловей, менеджер продукта R-Vision Threat Intelligence Platform. — Обладая широкой экспертизой в обработке и анализе индикаторов компрометации, мы стремимся вносить вклад в развитие ИБ-сообщества и делиться полезными наработками. Представленную модель можно рассматривать как академический проект или встроить в собственную систему управления данными Threat Intelligence для расчета репутации индикаторов компрометации и принятия решений о дальнейших действиях с ними на основе полученных оценок».

Подпишитесь на новости

Сервер ещё поработает: 57% компаний учатся выжимать все из старого железа

Купить серверов с запасом и забыть о дефиците мощностей — всё более дорогое удовольствие. Согласно исследованию «ИТ-инфраструктура» и Orion soft, средняя стоимость поставленного сервера в России выросла с 632 тыс. рублей в 2022 году до 1,95 млн в 2025-м. Плюс 209% — железо уверенно освоило рост.

Авторы опросили технологических руководителей 120 компаний с выручкой от 2 млрд рублей, провели 14 глубинных интервью и изучили более 3 тыс. открытых тендеров.

Главный вывод: на горизонте 2026–2028 годов бизнес смещает внимание с закупки новых мощностей на эффективность уже имеющихся.


Для 46% опрошенных основная стратегия — максимально использовать существующий парк оборудования. Ещё 26% делают ставку на более жёсткий отбор ИТ-проектов: некоторым инициативам вместо сервера достанется предложение подождать.


Продлевать жизнь технике тоже стало популярнее: 57% компаний увеличивают срок её эксплуатации в собственном контуре, в среднем на два-три года. Сервер ещё послужит, особенно если посмотреть на ценник замены.

Но экономить мешает управленческая слепая зона. У 69% организаций нет регулярного аудита загрузки мощностей: проверки проводят ситуативно или очень редко.

Исследование выделяет пять стратегий оптимизации: работа с оборудованием, отбор проектов, изменение инфраструктурных политик, внедрение платформ управления и пересмотр модели получения мощностей.

Следующий шаг авторы видят в автоматизации: перераспределять ресурсы, контролировать потребление и удалять то, что больше не нужно. Прежде чем покупать очередной сервер, придётся разобраться, кто и зачем занял предыдущие.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru