Платформа R-Vision SENSE получила возможность самостоятельно дообучаться

Платформа R-Vision SENSE получила возможность самостоятельно дообучаться

Платформа R-Vision SENSE получила возможность самостоятельно дообучаться

Компания R-Vision представила новую версию аналитической платформы кибербезопасности R-Vision SENSE — 1.5. От коммерческого релиза, вышедшего в мае, ее отличает ряд новых возможностей, в частности, способность дообучаться и переобучаться для своевременной актуализации шаблонов поведения.

Пользователь теперь может настраивать интервалы автоматического дообучения, исходя из условий конкретной инфраструктуры. Это позволит, по словам разработчиков, сократить задержки в передаче новых сведений экспертам и уменьшить количество повторяющихся ложноположительных аномалий.

Более того, новая возможность позволяет регулировать периодичность сброса устаревшего контекста по объектам наблюдения, а также избавиться от эффекта накопления полномочий в таких случаях, как смена ролей сотрудника в компании. 

Еще одно примечательное новшество: в R-Vision SENSE 1.5 предусмотрена возможность интеграции с MaxPatrol SIEM, ArcSight ESM, R-Vision IRP и Kaspersky Security Center. Все события при этом выводятся в общий таймлайн объекта; их можно ранжировать по уровню опасности, и тогда они будут влиять на рейтинг объекта наблюдения.

Другие нововведения в R-Vision SENSE:

  • возможность превью по объектам наблюдения (сводная информация, сведения о частоте аномалий, опасных событиях); 
  • новый алгоритм работы частотной модели; 
  • возможность настройки чувствительности программных экспертов;
  • несколько вариантов интеграции с Active Directory, с возможностью автообновления списков пользователей; 
  • централизованное логирование процессов всех модулей и критичных сервисов системы;
  • возможность получения системных уведомлений в пользовательском интерфейсе.

Также разработчики расширили функциональность работы с дашбордами, оптимизировали процесс работы с агрегированной сущностью «Пользователь» и улучшили таймлайн. В карточке пользователей появилась история изменений — все обновления объекта теперь отражаются в отдельной вкладке.

«В новой версии R-Vision SENSE нам удалось автоматизировать большой блок работы пользователя с системой, в частности, с инструментами поведенческого анализа, — комментирует Виктор Никуличев, менеджер продукта R-Vision SENSE. — Как результат, с конечного пользователя снялась нагрузка о принятии решения и организации процессов дообучения или переобучения — мы адаптировали систему к самостоятельному обучению. Кроме того, такой процесс позволяет адекватно и своевременно реагировать на изменения инфраструктуры, что является основой поведенческого анализа. Следующими шагами для улучшения будут расширение аналитических способностей платформы — простых правил и экспертов, а также функциональных возможностей для пользователя, в том числе по работе с аналитическими инструментами и ретроспективному анализу».

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Kaspersky представила систему защиты транспорта от кибератак

На выставке GITEX Global 2025 Kaspersky представила комплексную систему для защиты транспортных средств от киберугроз. Решение объединяет три технологии компании — Kaspersky Automotive Secure Gateway (KASG), Kaspersky Unified Monitoring and Analysis Platform (KUMA) и Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection (KMLAD).

Комбинация этих продуктов позволяет собирать, анализировать и обрабатывать телеметрию с бортовых систем автомобилей с помощью искусственного интеллекта.

Такой подход помогает выявлять подозрительные аномалии и предотвращать инциденты в реальном времени. Разработка учитывает требования международных стандартов к автомобильной кибербезопасности — UN R.155, UN R.156, ISO/SAE 21434 и ISO 26262.

KASG отвечает за защищённый сбор данных о работе автомобиля и событиях безопасности. Эти данные передаются по зашифрованным каналам в платформу KUMA — систему мониторинга и корреляции событий, адаптированную под транспортную телеметрию, — и в модуль KMLAD, использующий машинное обучение.

KMLAD анализирует поток данных, выявляет аномальное поведение и отклонения от нормы, которые нельзя заранее описать в виде стандартных правил, и передаёт результаты обратно в KUMA для дальнейшего реагирования. Таким образом, формируется замкнутый цикл безопасности: от сбора телеметрии до автоматического обнаружения и обработки инцидентов.

По словам экспертов, транспортный сектор сталкивается с растущими объёмами данных и киберугроз, справиться с которыми традиционные средства защиты уже не могут. Количество подключённых и беспилотных автомобилей растёт, а вместе с этим увеличивается и риск удалённых атак.

«Современные системы генерируют гигантские объёмы телеметрии, которые невозможно анализировать вручную. Кроме того, нормативная база в этой сфере пока не до конца выстроена. Интеграция наших технологий позволяет подойти к этой задаче комплексно», — пояснила Евгения Пономарёва, руководитель направления по безопасности транспортной инфраструктуры.

«Универсальных решений для защиты подключённого транспорта пока нет, поэтому важно строить многоуровневую систему безопасности и анализировать риски на каждом этапе», — добавил Дмитрий Лукиян, руководитель отдела по развитию бизнеса KasperskyOS.

Разработка предназначена для автомобильной промышленности и транспортной инфраструктуры, где требуется постоянный мониторинг телеметрии и высокая устойчивость к удалённым кибератакам.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru