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».

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru