Вышла R-Vision TIP 2.0 с новым источником данных Threat Intelligence

Вышла R-Vision TIP 2.0 с новым источником данных Threat Intelligence

Вышла R-Vision TIP 2.0 с новым источником данных Threat Intelligence

Компания R-Vision представила платформу анализа данных об угрозах R-Vision Threat Intelligence Platform (TIP) версии 2.0. Ключевые изменения затронули механизм ранжирования индикаторов компрометации, интеграцию с системой R-Vision IRP, а также у пользователей появилась возможность получения качественных данных с помощью нового источника Threat Intelligence.

Одним из основных обновлений платформы стало улучшение скоринговой модели, посредством которой рассчитывается рейтинг индикаторов компрометации. Новая модель производит расчет рейтинга на основании статистических метрик, которые рассчитываются для собранных данных. При расчете учитывается ряд параметров, среди них – взаимосвязи индикатора и весь связанный с ним контекст, полнота поступающей информации и своевременность предоставления данных относительно других подключенных источников. Также учитывается факт нахождения или отсутствия индикатора компрометации в списке исключений. Благодаря усовершенствованной скоринговой модели R-Vision TIP аналитики центров мониторинга могут выявлять наиболее релевантные и вредоносные индикаторы компрометации и работать с актуальными для компании угрозами.

В новой версии платформы улучшен механизм интеграции с R-Vision IRP: теперь данные событий обнаружения раскладываются по полям индикаторов в карточке инцидента на стороне IRP-системы, а для случаев массовых детектов реализована возможность группировки событий при отправке в R-Vision IRP. Благодаря этой функциональности можно более гибко настраивать реагирование на инциденты в зависимости от количества или степени вредоносности возникающих событий обнаружения.

Пользователи R-Vision TIP 2.0 смогут получать данные об угрозах из нового источника. R-Vision Threat Intelligence feed – это отдельный сервис, который автоматически собирает и обрабатывает TI-отчеты из открытых источников, извлекает из них индикаторы компрометации и связанный контекст и передает все данные в систему. При подключении сервиса R-Vision Threat Intelligence feed к платформе пользователю будут доступны TI-отчеты в человекочитаемом формате. У аналитика будет информация обо всех важных объектах, связанных с отчетом: индикаторах компрометации, злоумышленниках, вредоносном ПО, а также иной контекст. Данные отчета можно проанализировать и использовать для поиска в инфраструктуре организации или для интеграции со средствами защиты. R-Vision Threat Intelligence feed помогает получать качественную и полную информацию об угрозах, не расходуя время аналитиков SOC на обработку отчетов формата pdf вручную и последующее занесение и связывание данных в используемой системе.

«Постоянно общаясь с нашими пользователями, мы видим, что потребности в Threat Intelligence становятся все более зрелыми из года в год. Ожидания от TI-платформ растут: пользователи ждут не просто агрегатор данных, но и механизмы, которые будут обеспечивать качество данных, автоматизацию операций поиска индикаторов компрометации и различные интеграции с внутренней экосистемой ИБ», — отметил Антон Соловей, менеджер продукта R-Vision Threat Intelligence Platform.

Точка Банк запустил ИИ-проверку сайтов и соцсетей бизнеса на скрытые схемы

Точка Банк представил на Уральском форуме «Кибербезопасность в финансах» собственный сервис ИИ-мониторинга для проверки сайтов и соцсетей бизнеса. Сервис встроен в процессы банка и автоматически анализирует онлайн-площадки клиентов перед подключением интернет-эквайринга. Проверка проводится не один раз — мониторинг продолжается и дальше на регулярной основе.

Главная особенность решения — оно оценивает не только сайты, но и страницы в соцсетях. Сейчас система уже умеет проверять магазины во «ВКонтакте», в перспективе планируется добавить мониторинг телеграм-каналов юридических лиц.

ИИ-мониторинг проверяет несколько вещей. Во-первых, наличие вредоносного кода — например, если на сайте размещён скрипт, который может перехватывать данные банковских карт или доступ к интернет-банку.

Во-вторых, анализируется содержание площадки: большие языковые модели оценивают тексты и ищут признаки скрытой или запрещённой деятельности. В-третьих, система отслеживает продажу запрещённых товаров и услуг — например, если под видом одной продукции фактически рекламируется другая.

В банке подчёркивают, что результаты автоматической проверки не являются окончательными: все подозрительные случаи передаются специалисту для дополнительного анализа, и решение принимается уже с учётом полной картины.

По словам Андрея Румянцева, лидера направления машинного обучения в Точка Банке, сервис настроен именно под задачи проверки бизнес-площадок и обучен на большом массиве сайтов юридических лиц.

Технология, по его словам, должна помочь банку снижать риски работы с недобросовестными компаниями, а предпринимателям — вовремя замечать проблемы на своих онлайн-ресурсах.

Фактически речь идёт о ещё одном уровне проверки цифрового присутствия бизнеса — с упором не только на техническую безопасность, но и на содержание.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru