Минцифры запустило центр кибербезопасности для поиска членов APT-групп

Минцифры запустило центр кибербезопасности для поиска членов APT-групп

Минцифры запустило центр кибербезопасности для поиска членов APT-групп

Минцифры всерьёз занялось проблемой киберпреступников, посему запустило центр кибербезопасности, который поможет защитить российские государственные ИТ-системы от атак хакеров. Также в задачи отраслевого центра будет входить поиск заказчиков кибератак и участников соответствующих групп.

Таким образом, ведомство займётся атрибуцией атак, что подразумевает установление личности киберпреступника или его принадлежности к определённой стране. Для этого используются цифровые следы и особенности, которые можно обнаружить в коде вредоносных программ.

Речь идёт, конечно же, о хорошо подготовленных целевых атаках, которыми занимаются серьёзные APT-группы (advanced persistent threat) правительственного уровня. После операций таких группировок всегда важно провести качественное расследование и установить источник и инициаторов атаки.

Представители Минцифры в беседе с «Известиями» отметили, что центр кибербезопасности займётся как выявлением хакеров, так и сбором данных об инструментах APT-группировок. Второй пункт поможет оценить и классифицировать киберугрозы для повышения успешного противостояния им.

Своим мнением о проекте Минцифры поделился главный специалист отдела комплексных систем защиты информации компании «Газинформсервис» Дмитрий Овчинников:

«Если кто-то подумал: зачем такой центр, если в РФ есть ФСБ, которая и отвечает за безопасность государственных активов, в том числе и от хакерских атак, то это не совсем правильная мысль. На самом деле, это, безусловно, хорошая инициатива, которая прежде всего связана с тем, что мир вокруг нас стремительно меняется в сторону усложнения процессов».

«Если обратиться к истории создания спецслужб за рубежом, то можно обнаружить, что в США государственной безопасностью занимается около дюжины разных служб, которые вынуждены постоянно конкурировать друг с другом. Аналогичная ситуация просматривается и здесь. Усложнение цифрового мира ведёт к повышению системной сложности, что по законам развития сложных систем взывает необходимость делегировать функционал управления на нижестоящие уровни или в параллельные структуры».

«Повышение конкуренции, а также расширение предлагаемого функционала должно оказать положительное влияние на общее состояние защищённости государственных информационных систем. Чтобы данная инициатива стала успешной, самое главное — четко разделить зоны ответственности между смежными структурами. Иначе в итоге может оказаться, что у семи нянек дитя без глаза».

В Security Vision SOAR появились ИИ-ассистент и ML-отчёты

Security Vision выпустила обновление платформы SOAR, добавив в неё несколько заметных функций — локальный ИИ-ассистент, ML-скоринг инцидентов и автоматические ML-отчёты по итогам расследований. Обновление ориентировано на повседневную работу SOC и обработку инцидентов без выхода за контур заказчика.

Security Vision SOAR используется для управления и автоматизации реагирования на инциденты информационной безопасности на всех этапах их жизненного цикла — от выявления и анализа до восстановления и постинцидентной работы.

В основе платформы лежит объектно-ориентированный подход: каждый элемент инцидента — будь то хост, учётная запись, процесс или артефакт — рассматривается как отдельный объект со своей историей, связями и возможными действиями.

Сценарии реагирования в системе динамические: плейбуки автоматически подстраиваются под развитие инцидента, появление новых данных и техник атак. Дополнительно платформа выстраивает цепочку Kill Chain, показывая, как развивалась атака и какие шаги предпринимал злоумышленник.

Система также предлагает рекомендации по дальнейшим действиям, опираясь на контекст инцидента, накопленный опыт SOC и ML-модели, включая оценку вероятности ложного срабатывания.

 

В новом релизе появился локальный ИИ-ассистент в формате чат-бота. Он работает полностью внутри инфраструктуры заказчика и не обращается к внешним сервисам. Ассистент учитывает контекст конкретного инцидента — его стадию, связанные объекты, историю действий и похожие кейсы — и помогает аналитикам разбираться в событиях, расшифровывать логи, понимать техники атак или формировать команды для диагностики. Модель может дообучаться прямо в SOC на результатах обработки инцидентов и аналитических бюллетенях, при этом все данные остаются внутри контура.

Ещё одно нововведение — ML-скоринг критичности инцидентов. Модель автоматически оценивает приоритет события на основе его масштаба и значимости затронутых активов, что упрощает триаж и помогает быстрее понять, какие инциденты требуют внимания в первую очередь.

Также в платформе появился ML-summary — автоматическое резюме по итогам расследования. При закрытии инцидента система формирует краткий отчёт в едином формате: что произошло, какие действия были выполнены, к какому результату они привели и удалось ли атакующему чего-то добиться. Такое резюме сохраняется в карточке инцидента и отчётности, упрощая передачу дел между сменами и снижая потерю контекста.

В целом обновление направлено на то, чтобы упростить и ускорить рутинную работу SOC: быстрее разбираться в инцидентах, снижать нагрузку на аналитиков и сохранять знания внутри команды без необходимости вручную оформлять каждый шаг расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru