Kaspersky и Security Vision объявили о совместимости своих продуктов

Kaspersky и Security Vision объявили о совместимости своих продуктов

Kaspersky и Security Vision объявили о совместимости своих продуктов

«Лаборатория Касперского» и Security Vision подтвердили совместимость SIEM-системы Kaspersky Unified Monitoring and Analysis Platform (KUMA) и автоматизированной платформы информационной безопасности Security Vision в ходе всестороннего тестирования.

Интеграция включает в себя два потока взаимодействия:

  • информация по IT-активам: Security Vision обогащает внутреннюю базу активов данными из KUMA;
  • информация по подозрениям на инцидент (алертам) и исходным событиям передаётся в рамках двунаправленной схемы взаимодействия.

Работая в связке, продукты дополняют функциональность друг друга: KUMA реализует мониторинг событий на предмет нарушений принятых политик безопасности, а Security Vision автоматизирует процесс расследования и реагирования на выявленные события ИБ. Результат интеграции будет наиболее востребован в компаниях с высоким уровнем зрелости процессов ИБ в рамках их Security Operation Center.

«Российские компании всё чаще сталкиваются с критичными киберинцидентами. Своевременно отразить атаку и минимизировать её последствия возможно при оперативной реакции на неё. По статистике Kaspersky Global Emergency Response Team, в 2021 году более половины инцидентов были выявлены только после наступления неблагоприятных последствий, и в 37% случаев потребовалось более месяца на восстановление бизнес-процессов. Существенно сократить время обнаружения и реагирования позволит автоматизация основных ИБ-функций. Для крупных же компаний, которые работают с большими объёмами данных из множества разных источников, автоматизация — это уже необходимость, — комментирует Дмитрий Стеценко, руководитель направления развития единой платформы кибербезопасности «Лаборатория Касперского». — KUMA — ядро нашей XDR-платформы, один из принципов которой — открытость внешним интеграциям. Взаимодействие с Security Vision IRP дополнит имеющиеся в KUMA коробочные интеграции и значительно расширит возможности наших заказчиков по автоматизации даже самых сложных и ресурсоёмких ИБ-процессов, позволяя, например, выстроить многоэтапные цепочки реагирования на инциденты».

«В современном мире очень важно своевременно и качественно реагировать на возникающие угрозы информационной безопасности, а в текущей геополитической ситуации это особенно актуально. Поэтому возрастает актуальность ИБ-решений от надёжных отечественных поставщиков. Применение комплекса решений KUMA и Security Vision позволит осуществлять непрерывный мониторинг и выявление потенциальных инцидентов кибербезопасности, а также выполнять автоматическое реагирование с целью минимизации их влияния и снижения потерь», — сказал Роман Овчинников, руководитель отдела исполнения Security Vision.

Kaspersky Unified Monitoring and Analysis Platform (KUMA) — решение класса SIEM (Security Information and Event Management), которое предназначено для централизованного сбора, анализа и корреляции ИБ-событий из различных источников данных для выявления потенциальных киберинцидентов и их своевременной нейтрализации. В основе системы лежит микросервисная архитектура, открывающая широкие возможности для гибкого масштабирования и быстрого обновления отдельных модулей. KUMA обладает высокой производительностью — более 300 тысяч событий в секунду (EPS) на один узел, и при этом относительно невысокими системными требованиями для её развертывания.

Security Vision — платформа автоматизации процессов информационной безопасности, мониторинга и реагирования на инциденты кибербезопасности, впервые позволяющая роботизировать исполнение программно-технических функций оператора с долей автоматизации до 95% за счёт:

  • создания элементов саморегулирующихся программных средств с использованием математических методов для высвобождения человека от участия в рутинных операциях и процессах получения, преобразования, передачи и использования информации;
  • использования алгоритмов и методов машинного обучения;
  • использования алгоритмов предиктивной аналитики больших данных и когнитивного поиска информации.

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

ИИ пишет коды, как талантливый джуниор, и это подрывает безопасность софта

Как выяснили израильские специалисты, сгенерированные ИИ коды по плотности уязвимостей сравнимы с рукописными творениями, однако содержат структурные изъяны, способные повысить риски для введенных в эксплуатацию систем.

В рамках исследования в OX Security изучили содержимое более 300 репозиториев софта, в том числе 50 проектов, созданных с помощью GitHub Copilot, Cursor или Claude.

Многие сгенерированные ИИ коды выглядели чистыми и функциональными: казалось, умный помощник повел себя как одаренный начинающий программист, к тому же обладающий феноменальным быстродействием.

К сожалению, его участие свело на нет аудит кода, отладку и командный надзор, с которыми современные безопасники и так плохо справляются из-за возросшей нагрузки. Такие корпоративные службы, по данным экспертов, в среднем одновременно обрабатывают по полмиллиона алертов, оценивая степень важности и принимая дополнительные меры защиты.

Применение ИИ ускорило темпы создания софта, однако такие разработчики зачастую развертывают свои программы, не имея представления о защите хранимых данных и доступа, в том числе через интернет. Справедливости ради стоит отметить, что в подобную ловушку может попасть и профессиональный кодер.

«Функциональные приложения теперь можно выкатывать быстрее, но их не успевают тщательно проверять, — комментирует Эяль Пац (Eyal Paz), вице-президент OX Security по исследовательской работе. — Уязвимые системы вводятся в эксплуатацию с беспрецедентной скоростью, однако надлежащий аудит кода невозможно масштабировать до такой степени, чтобы он соответствовал новым темпам».

Суммарно эксперты выявили десять потенциально опасных недостатков, которые часто встречаются в творениях ИИ-помощников программиста:

  • множественные, излишние комментарии в коде, затрудняющие проверку (в 90-100% случаев);
  • фиксация на общепринятых правилах программирования, препятствующая созданию более эффективных и новаторских решений (80–90%);
  • создание одноразовых кодов, без возможности перепрофилирования под иные задачи (80–90%);
  • исключение рефакторинга (80–90%);
  • повторяющиеся баги, которые потом приходится многократно фиксить, из-за невозможности многократного использования кода (70-80%);
  • отсутствие осведомленности о специфике среды развертывания, приводящее к отказу кода, исправно функционирующего на стадии разработки (60-70%);
  • возврат к монолитным, сильно связанным архитектурам вместо уже привычных, удобных в сопровождении микросервисов (40-50%);
  • фейковое покрытие тестами всех интересующих значений — вместо оценки реальной логики ИИ выдает бессмысленные метрики, создающие ложное чувство уверенности в результатах (40-50%);
  • создание кодов с нуля вместо добавления обкатанных библиотек и SDK, что повышает риски привнесения ошибок (40-50%);
  • добавление логики для порожденных галлюцинациями сценариев, повышающее расход ресурсов и снижающее производительность (20-30%).

Поскольку традиционные методы обеспечения безопасности кодов не работают при использовании ИИ, авторы исследования (доступ к полнотекстовому отчету требует регистрации) рекомендуют в таких случаях принять следующие меры:

  • отказаться от аудита кодов и вместо этого привнести аспект безопасности в процесс разработки (подход Secure by Design);
  • перераспределить роли и зоны ответственности — ИИ работает над реализацией, профессионалы концентрируют внимание на архитектуре, контролируют соблюдение требований безопасности, принимают решения по вопросам, требующим опыта и знания контекста;
  • заставить ИИ блюсти интересы безопасности — вставлять соответствующие инструкции в промпты, вводить архитектурные ограничения, интегрировать автоматически выполняемые правила в рабочие процессы, чтобы не пришлось устранять огрехи пост фактум;
  • применять ИИ-средства обеспечения безопасности, сравнимые по быстродействию с такими же помощниками по разработке.

По прогнозу «Монк Дидижтал Лаб», расширение использования генеративного ИИ в российских разработках к концу текущего года приведет к увеличению количества сбоев ИТ-инфраструктуры на 15-20% по сравнению с уровнем 2023-го.

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