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.

AM LiveКак эффективно защититься от шифровальщиков? Расскажем на AM Live - переходите по ссылке, чтобы узнать подробности

Мультиагентная система взяла на себя треть задач SOC в Yandex Cloud

Yandex Cloud сообщила, что автоматизировала значительную часть рутинных задач в своём центре мониторинга безопасности (SOC), внедрив мультиагентную систему на базе ИИ. По данным компании, около 39% операций, которые раньше занимали существенную долю рабочего времени аналитиков, теперь выполняют ИИ-помощники. Речь идёт о разборе алертов, первичном анализе инцидентов и поиске данных во внутренних базах.

Внутри SOC несколько ИИ-агентов работают параллельно: один сортирует входящие уведомления, другой перепроверяет данные и выявляет ошибки.

Такой подход позволяет снизить риск некорректных выводов и ускорить фильтрацию ложных срабатываний. По оценкам компании, время на обработку некорректных оповещений сократилось на 86%.

За два года Yandex Cloud прошла путь от экспериментов с ИИ в SOC до полноценной промышленной эксплуатации. Значимую роль сыграли RAG-технологии, которые позволяют моделям работать с актуальными документами и накопленной базой инцидентов. Мультиагентный подход, в свою очередь, сделал возможным разделить задачи между специализированными помощниками, способными учитывать контекст крупных корпоративных инфраструктур.

По словам Евгения Сидорова, директора по информационной безопасности Yandex Cloud, система помогает ускорять обнаружение угроз и автоматизировать обработку данных киберразведки. Он отмечает, что современные SOC-команды всё чаще работают на стыке ИБ и инструментов ИИ.

Мультиагентная система используется не только внутри компании, но и доступна клиентам облачной платформы — в частности, в сервисах Detection and Response и Security Deck. Их уже применяют организации из разных отраслей, включая финтех, здравоохранение и страхование, для автоматизации части процессов мониторинга.

ИИ-помощник, встроенный в сервисы, может разбирать инциденты пошагово, анализировать индикаторы компрометации и артефакты в контексте облачной инфраструктуры, а также предлагать варианты реагирования. Он также собирает дополнительные данные, например по IP-адресам, и формирует рекомендации по предотвращению дальнейших угроз.

AM LiveКак эффективно защититься от шифровальщиков? Расскажем на AM Live - переходите по ссылке, чтобы узнать подробности

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru