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.

В Госдуме объяснили разницу между суверенным и национальным ИИ

В России хотят разделить искусственный интеллект на два типа: суверенный и национальный. Звучит почти одинаково, но разница есть, её в эфире Радио РБК объяснил первый зампред комитета Госдумы по информационной политике, информационным технологиям и связи Антон Ткачев.

По его словам, суверенная модель ИИ — это полностью российская разработка. То есть все компоненты должны быть произведены на территории России.

Такой вариант, как пояснил депутат, в первую очередь нужен для чувствительных сфер: обороны, силовых структур и других направлений, где безопасность должна быть максимально жёсткой.

Тут логика простая: чем меньше внешних зависимостей, тем меньше поводов нервно смотреть на поставщиков и инфраструктуру.

Национальный ИИ — уже более гибкая история. Такая модель может использовать иностранные компоненты, но при этом должна размещать серверы на территории России. Это, по словам Ткачева, нужно для контроля над сервисами и их работой внутри страны.

Депутат также отметил, что России не стоит полностью закрываться от мировых разработок в области ИИ. По его мнению, для национальной модели можно брать лучшее и дорабатывать собственные решения, сохраняя при этом ключевое условие — размещение инфраструктуры в России.

Ранее власти скорректировали законопроект о регулировании искусственного интеллекта. В документе как раз появляются понятия суверенных и национальных моделей. В конце июня проект внесли в Госдуму. Если его успеют принять в весеннюю сессию, основные положения должны вступить в силу с 1 марта 2027 года.

Так что ИИ в России, похоже, хотят разложить по полкам: полностью свой — для самых закрытых и чувствительных задач, гибридный с иностранными компонентами — для более широкого применения, но с серверами на российской земле.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru