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».

В России хотят поставить на учет учебные материалы для ИИ-моделей

Минцифры РФ готовит законопроект, обязывающий разработчиков раскрывать сведения о наборах данных, используемых для обучения ИИ-моделей. Инициатива пока обсуждается в профильных ведомствах и сообществах игроков рынка.

Как выяснили «Ведомости», создатели подобных решений должны будут указывать наименование набора для тренинга, дату его создания, формат, объем и происхождение. В перспективе возможно создание специализированного реестра для ИИ.

Предложение выдвинуто в рамках работы правительства над регулированием сферы ИИ. Пока лишь известно, что разрабатываемый закон определит критерии российского происхождения нейросетей, закрепит право на авторство, обязанности и ответственность разработчиков, а также введет маркировку ИИ-контента.

Параллельно российские власти работают над мерами противодействия использованию ИИ в противоправных целях. Предложено даже признать применение ИИ отягчающим обстоятельством при совершении преступлений.

Предложение Минцифры о раскрытии источников обучающих данных для больших языковых моделей пока не принято на рассмотрение. Опрошенные новостным изданием эксперты сомневаются, что иностранные вендоры вроде OpenAI, Microsoft, Google, Perplexity будут соблюдать это требование.

По идее, новая инициатива должна повысить доверие к ИИ, возможность независимой оценки качества таких решений и дисциплины работы с данными. В то же время нововведение, скорее всего, потребует создания специального реестра, который будет заполняться формально из-за увеличения нагрузки на разработчиков, заинтересованных в скорейшем выводе ИИ-решений на рынок.

В то же время эксперты отметили, что в условиях дефицита качественных и юридически чистых наборов данных для обучения ИИ раскрытие их происхождения будет способствовать формированию нового коммерческого рынка.

Использование данных, взятых из открытых источников и без ведома владельцев создает риски утечки конфиденциальной информации и порождает конфликт интересов в случаях нарушения авторских прав. Подобные ситуации вынуждают создателей ИИ-моделей более внимательно относиться к подбору учебных данных и в случае необходимости покупать права на контент либо заключать договоры на использование.

В настоящее время закона, регулирующего сферу ИИ, в России нет; в законодательстве даже отсутствуют нужные определения. Освоение таких технологий пока осуществляется в соответствии с утвержденной указом Президента стратегией развития ИИ до 2030 года.

По этой причине попытки госрегулирования пока носят декларативный или рекомендательный характер. Так, в конце прошлого года было выдвинуто предложение о создании технических стандартов по ИИ и продвижение их на международном уровне.

Минцифры также определилось с требованиями к ПАК для ИИ и собирается создать киберполигон для проверки безопасности ИИ-систем, предназначенных для использования на критически важных объектах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru