Вышла новая R-Vision TIP с расширенной моделью данных

Вышла новая R-Vision TIP с расширенной моделью данных

Вышла новая R-Vision TIP с расширенной моделью данных

Компания R-Vision выпустила новую версию платформы управления данными киберразведки R-Vision Threat Intelligence Platform (TIP) 1.17. Ключевые изменения затронули модель данных продукта, возможности распределенных сенсоров обнаружения индикаторов компрометации, обработку свободно распространяемых потоков данных об угрозах и формирование бюллетеней.

Для повышения качества описания угроз в R-Vision TIP 1.17 расширили модель данных. Теперь в правилах автоматизации продукта появились фильтры, позволяющие формировать атомарные выборки индикаторов компрометации, связанные с конкретной угрозой, киберпреступной группировкой или вредоносной программой. Для максимального сужения выборки аналитики SOC могут добавлять сразу несколько фильтров. Полученные данные можно экспортировать или, например, отправить в SIEM-систему для поиска релевантных индикаторов компрометации.

В новой версии платформы разработчики также улучшили распределенные сенсоры, предназначенные для сбора индикаторов на удаленных площадках рядом с потоком данных SIEM-системы. Теперь для каждого из них можно добавить свою политику, определяющую срок автоматического удаления собранных данных.

Еще одно новшество R-Vision TIP 1.17 касается обработки open source фидов об угрозах. Теперь при добавлении CSV-фидов пользователю доступен конструктор, в котором можно указать, какие объекты и из каких колонок должна собирать платформа. Это дает возможность собирать из CSV-фидов не только индикаторы компрометации, но и ценный контекст для получения более точной информации об угрозе, например, имена вредоносного ПО, временные метки, название вредоносной группировки или кампании.

Кроме того, в R-Vision TIP 1.17 расширены возможности по формированию информационных материалов об угрозах и уязвимостях. Ранее для каждой уязвимости в платформе нужно было создавать отдельные бюллетени, теперь же можно сформировать единый бюллетень о множественных угрозах. Эта функция призвана повысить удобство работы ИБ-аналитиков при необходимости распространить информацию и рекомендации по защитным мерам от связанных угроз.

«Мы планомерно развиваем как движок обработки TI-данных, так и возможности по удобному и быстрому поиску угроз внутри инфраструктуры. Первое позволяет более эффективно и качественно собирать данные TI, дает пользователям широкий кругозор и охват источников, второе помогает гибко и оперативно определять, подвержена ли инфраструктура организации актуальным для нее угрозам. Широкие возможности по сбору данных из различных источников, нормализация, валидация, механизмы управления жизненным циклом крайне важны, так как позволяют получать знания о ландшафте угроз и своевременно реагировать на них», — отметил Антон Соловей, менеджер продукта R-Vision Threat Intelligence Platform.

95% компаний назвали контроль доступа главной функцией защиты контейнеров

95% компаний считают управление правами доступа важнейшей функцией безопасности контейнерных сред. Такие результаты показал опрос среди зрителей и участников эфира AM Live «Безопасность контейнерных сред: что реально работает в 2026 году».

Именно контроль доступа оказался наиболее востребованной функцией среди всех механизмов защиты. Его назвали важным 95% участников опроса — заметно больше, чем любые другие инструменты.

На втором месте оказалось управление секретами с 78%, а далее — управление уязвимостями и контроль целостности, которые набрали по 65%.

Такая расстановка приоритетов показывает, что для большинства компаний главной задачей в области безопасности контейнерных сред остаётся контроль того, кто и какие действия может выполнять в инфраструктуре. В динамичных средах, где сервисы и контейнеры постоянно создаются и удаляются, ошибки в управлении доступом могут быстро привести к серьёзным инцидентам.

При этом другие функции, связанные с наблюдением за поведением системы, оказались менее востребованными. Так, мониторинг runtime назвали важным только 35% респондентов, а контроль сетевого трафика — 31%. Это может говорить о том, что многие компании пока сосредоточены на базовых механизмах защиты и управлении доступом, тогда как более сложные инструменты поведенческого анализа внедряются позже.

В целом эксперты назвали такие результаты ожидаемыми, однако их удивило, что к контролю трафика прибегают менее трети компаний. Среди возможных причин они назвали сложность и высокую стоимость внедрения. Кроме того, было отмечено, что в некоторых случаях кластер Kubernetes размещается в закрытом контуре, из-за чего необходимость в отдельном мониторинге трафика снижается.

Интересно, что подход к безопасности во многом зависит и от того, какие платформы используют компании для контейнеризации. Почти половина участников опроса, 47%, сообщили, что дорабатывают контейнерные технологии на базе open-source решений. Ещё 35% используют «ванильные» инструменты контейнеризации без серьёзных модификаций, а 31% применяют российские коммерческие платформы.

Менеджер продукта Deckhouse Kubernetes Platform по направлению информационной безопасности во «Флант» Алексей Крылов отметил, что многие компании, вероятнее всего, используют гибридные варианты, переезжают с западных систем и пока находятся на этапе оптимизации своих платформ.

Кроме того, глава DevOps-департамента Luntry Станислав Проснеков указал, что в «ванильных» системах не хватает средств управления учётными записями. Из-за этого многим компаниям может быть сложно с ними работать, в том числе из-за недостаточной прозрачности таких решений.

Опрос также показал тенденцию к комбинированию инструментов защиты. 48% компаний используют встроенные механизмы безопасности платформ вместе с дополнительными open-source средствами. Ещё 29% сочетают встроенные функции коммерческих платформ с дополнительными инструментами.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru