МТС RED анонсировала создание открытой экосистемы кибербезопасности

МТС RED анонсировала создание открытой экосистемы кибербезопасности

МТС RED анонсировала создание открытой экосистемы кибербезопасности

МТС RED, дочерняя компания МТС в сфере кибербезопасности, анонсировала разработку открытой экосистемы кибербезопасности. Экосистема предоставит заказчикам все необходимые сервисы и продукты для защиты информации, а также аналитические отчеты из единого личного кабинета, что поможет сократить финансовые затраты и время на обеспечение кибербезопасности организации.

Ключевым принципом, реализуемым в экосистеме, является возможность интеграции в нее любых решений игроков рынка кибербезопасности. В состав открытой экосистемы будут входить как собственные продукты МТС RED, так и решения партнеров, предлагаемые клиентам по MSSP-модели, стартапов, которым экосистема обеспечит быстрый рост и требуемое рынком качество, и продукты конкурентов, имеющие открытый интерфейс для интеграции (API, SDK).

«Мы исходим из интересов заказчиков и ставим целью предоставить компаниям то, что им по-настоящему нужно: устойчивость бизнеса и сохранение инвестиций в кибербезопасность. Для этого и создаётся открытая экосистема управления кибербезопасностью, в которую можно будет интегрировать продукты сторонних вендоров, в том числе уже используемые в инфраструктуре заказчика», – подчеркнула Евгения Наумова, директор по кибербезопасности компании МТС, генеральный директор МТС RED.

Текущий портфель МТС REDвключает такие сервисы и услуги, как мониторинг и реагирование на инциденты информационной безопасности (SOC), защита от распределенных сетевых атак (Anti-DDoS), анализ защищенности и непрерывное тестирование на проникновения (ContinuousPenetrationTesting), а также расследование инцидентов ИБ (DigitalForensics).

До конца года планируется дополнительно вывести на рынок сервисы шифрования каналов связи (ГОСТ VPN), повышения киберграмотности сотрудников (SecurityAwareness), защиты веб-приложений (WebApplicationFirewall), а также услуги аудита и консалтинга (SecurityAssessment). Кроме того, готовится выпуск решения класса ApplicationSecurityOrchestrationandCorrelationдля безопасной разработки.

Экосистема позволит клиентам из единого личного кабинета управлять различными аспектами кибербезопасности на всех уровнях создания и эксплуатации комплексной системы защиты от киберугроз. Предиктивная защита достигается за счет непрерывного тестирования на проникновение, управления уязвимостями и повышения киберграмотности сотрудников. Активная защита включает решения по сетевой безопасности и безопасности приложений, а также инструменты для безопасной разработки. 

На каждом из этапов защиты компании смогут централизованно управлять сервисами и средствами защиты информации, агрегацией событий информационной безопасности из различных источников, выявлением инцидентов и реагированием на них, а также автоматизацией этих процессов. Все вышеперечисленное будет усилено технологиями анализа больших данных, машинного обучения, а также собственными инновационными разработками MTC RED.

Подпишитесь на новости

Роскомнадзор встроил машинное обучение в систему фильтрации трафика

Роскомнадзор внедрил механизм фильтрации интернет-трафика на основе машинного обучения и потратил на него 2,27 млрд рублей. Это следует из паспорта ведомственной программы цифровой трансформации на 2026-2028 годы. В документе указано, что РКН использует отечественную модель, развернутую на собственной инфраструктуре.

Ее название не раскрывается, большая языковая модель в системе не применяется.

С паспортом программы ознакомился Forbes. Механизм встроен в автоматизированную систему обеспечения безопасности российского сегмента интернета (АСБИ).

Через нее Роскомнадзор управляет ТСПУ, оборудованием для фильтрации трафика на сетях операторов связи. На установку новых и модернизацию действующих ТСПУ в 2026 году заложено 3,99 млрд рублей основного финансирования и еще 6,2 млрд рублей дополнительного.

О планах использовать ИИ для фильтрации стало известно в январе. В мае ведомство собиралось взять для этого модель Astra AI от «Группы Астра».

VPN в описании механизма прямо не упоминается. Дмитрий Кутейников из RKS Global считает, что модель может оценивать вероятность использования VPN по внешним признакам, например по размеру и ритму пакетов или длительности сессии, без чтения содержимого. По его словам, под ошибочную блокировку могут попасть корпоративные VPN и облачные сервисы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru