SentinelOne усилил свой XDR технологией STAR

SentinelOne усилил свой XDR технологией STAR

SentinelOne усилил свой XDR технологией STAR

SentinelOne, поставщик автономной платформы кибербезопасности, представил Storyline Active Response (STAR) — механизм автоматизированного хантинга, обнаружения и реагирования на угрозы. STAR интегрирован в решение ActiveEDR и позволяет ИБ-командам создавать собственные правила обнаружения и реагирования атак, а затем применять их в реальном времени по всей сети или только для ее определенного сегмента.

Такой подход помогает проактивно обнаруживать угрозы и реагировать на них. STAR также позволяет превратить эти запросы в правила хантинга, которые при обнаружении совпадений будут запускать систему алертинга и автоматизированного реагирования. Вместе с механизмом STAR на смену устаревшим процессам обнаружения и реагирования — разовым, трудоемким и выполняемым вручную — приходит автоматизированный и настраиваемый процесс реагирования, благодаря которому команды SOC могут быть на шаг впереди быстро развивающегося ландшафта угроз. В отличие от списков отслеживания, механизм STAR позволяет защищать от новейших угроз без обновлений ПО, создавать настраиваемую логику обнаружения по базе знаний MITRE и создавать правила для угроз, характерных в определенной отрасли, за доли секунды.

XDR-платформа SentinelOne Singularity создана на основе технологии Storyline. В ней применяется запатентованный поведенческий ИИ, который отслеживает, контролирует и обогащает контекстом все данные о событиях на конечных точках, IoT-устройствах и в облачных ресурсах. Получившаяся динамическая модель ИИ оценивает риски и автоматически, за доли секунды объединяет разрозненные события в понятную цепочку развития атаки. Благодаря STAR к возможностям технологии Storyline прибавляются настраиваемое обнаружение и автоматизированное реагирование на атаки.

«За последние годы EDR-решения стали лучше, но при реагировании на атаку они по-прежнему полагаются на человека и ручную работу. В результате у злоумышленников появляется больше времени на компрометацию организаций», — сообщил Йонни Шелмердине, глава отдела по развитию XDR-продуктов и стратегии в компании SentinelOne. — «Мы создали STAR, чтобы команды SOC стали проактивнее и эффективнее. Реагирование на угрозы всегда требовало больших ресурсов и сейчас является слабым звеном, из-за которого EDR-продукты, процессы и специалисты не достигают нужных результатов. STAR — пример естественного развития наших возможностей продвинутого обнаружения и лучшего в своем классе мониторинга. Благодаря STAR организации могут воспользоваться автоматизацией, масштабом и скоростью, которые SentinelOne привносит в эпоху XDR».

Киберпреступные группировки, в том числе связанные с государственными структурами, непрерывно автоматизируют свои тактики, техники и процедуры, что позволяет им остаться незамеченными внутри сети. EDR-решения генерируют данные по миллиардам событий в день — человеку просто не под силу проанализировать такой объем и отреагировать на все угрозы. SentinelOne STAR снижает нагрузку на ИБ-команды с помощью технологий для автоматического реагирования.

«Время и автоматизация — это ключевые факторы, которые помогают нейтрализовать постоянно развивающиеся угрозы, — прокомментировал Бен Аух, старший директор по кибербезопасности медиа-холдинга Gannett. — SentinelOne STAR позволяет нашей ИБ-команде писать собственные правила обнаружения по TTP и IOC для выявления угроз, характерных для нашей ИТ-среды, и их автоматического устранения. Также в отличие от устаревших списков отслеживания технология STAR позволяет легко переключаться с хантинга за угрозами на создание правил обнаружения в реальном времени без необходимости вносить изменения в конфигурацию. SentinelOne проявил себя как надежный партнер на всех этапах нашего сотрудничества и не перестает предлагать инновационные и прорывные решения на рынке кибербезопасности».

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Российские компании резко нарастили использование китайских больших языковых моделей. По данным MWS Cloud, за первое полугодие 2026 года бизнес израсходовал более 400 млрд токенов — в 11,3 раза больше, чем за весь 2025-й, когда показатель составлял 39,1 млрд.

Безоговорочным лидером осталось семейство Qwen. В 2025 году на него приходилось 20 млрд токенов и 51,1% потребления, а за первые шесть месяцев 2026-го — уже 261,1 млрд и 59,1%.

Второе место сохранила GLM: 91,2 млрд токенов и 20,7%. А вот DeepSeek, занимавшая годом ранее третью строчку, уступила её Kimi. Модели этого семейства набрали 81,4 млрд токенов и 18,4%. Китайская нейросетевая гонка идёт настолько бодро, что вчерашний фаворит сегодня уже ищет себя за пределами пьедестала.

Статистика основана на данных платформ MWS GPT Model Hub и MWS GPT. Их основными клиентами выступают крупные компании. Бизнес использует LLM для работы чат-ботов, персонализации рекламы, подготовки рассылок и описаний товаров, а также анализа отзывов и обращений клиентов. В общем, нейросетям поручают всё, что нужно делать круглосуточно, быстро и желательно без жалоб на понедельник.

По оценке MWS Cloud, весь российский рынок LLM в 2026 году вырастет на 35%, до 19,6 млрд рублей. Облачный сегмент, включающий доступ к моделям по SaaS и API, приблизится к 1,5 млрд рублей.

На фоне спроса MWS Cloud расширила каталог Model Hub почти вдвое — до 17 моделей. В него вошли GLM 5.2, Kimi K2.6, Qwen3.6, Gemma 4, GPT OSS, а также средства распознавания и синтеза речи и реранкеры для поисковых систем и RAG-конвейеров. Доступ предоставляется через единый OpenAI-совместимый API.

Судя по объёму токенов, российский бизнес уже не экспериментирует с китайскими LLM. Он кормит ими рабочие процессы — и аппетит растёт быстрее, чем успевает обновляться каталог моделей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru