В новой версии Dataplan усовершенствовали работу с источниками данных

В новой версии Dataplan усовершенствовали работу с источниками данных

В новой версии Dataplan усовершенствовали работу с источниками данных

Российский разработчик решений по информационной безопасности NGR Softlab обновил аналитическую платформу Dataplan и ее модули расширения до версии 1.9. Обновление поможет пользователям комплексно оценивать параметры поведения пользователей, хостов и других объектов, своевременно выявлять аномалии, которые повышают риск возникновения угроз безопасности информации.

В новой версии Dataplan усовершенствовали работу с источниками данных и представили инструменты контроля их поступления. Обновили интерфейс, улучшили производительность и стабильность работы аналитической платформы.

В модуль поведенческой аналитики xBA Application добавили карточку сущности — инструмент, который поможет определить степень риска поведения конкретного пользователя, хоста или любого другого объекта по комплексу параметров, сравнить его с другими подобными элементами, проанализировать последовательность появления отклонений и получить подробности по аномалиям.

Специалисты NGR Softlab доработали механизм рассылки уведомлений по выявленным аномалиям и изменениям уровня риска модуля xBA для снижения количества ложных срабатываний в SIEM-системах, если сведения xBA используются при написании правил корреляции, а также для повышения информированности сотрудников службы ИБ. В новой версии на графиках легко увидеть значения, относящиеся к аномалиям, а также реализована возможность выбора сырых данных, по которым она выявлена. Это существенно сокращает время на анализ подозрений на инциденты и позволяет фокусироваться на важной для работы аналитика информации.

«Обновление модуля xBA делает его максимально завершенным с точки зрения функционала класса решений UBA/UEBA, — отмечает Дмитрий Пудов, генеральный директор NGR Softlab. — При этом по-прежнему пользователям доступен выбор параметров оценки поведения тех или иных объектов без привязки к каким-либо источникам данных и вендорам. Мы предоставляем пользователю максимально гибкий инструмент для решения задач выявления внутренних нарушителей и предотвращения существенных рисков, которые возникают вследствие инсайдерской деятельности или вызванные компрометацией информационных систем. Кроме того, Dataplan ─ продукт с лучшей на рынке совокупной стоимостью владения».

Подпишитесь на новости

Codex и Kimi провалили задачи после перевода промптов на русский

Попросили ИИ исправить код по-русски, а он сразу же решил обойтись без интернета и начал придумывать решение. Такое поведение заметила автор проекта worklore Валентина Конюхова: в её эксперименте Codex и Kimi K3.1 пропускали поиск, которым пользовались при англоязычных заданиях.

Подробности и методику она опубликовала на Хабре.

Автор провела 1350 прогонов: шесть задач, девять конфигураций агентов, задания на русском и английском (с подсказками и без них). У всех был доступ в интернет.

На одной задаче Codex с низким уровнем рассуждений нашёл нужный формат на форуме и справился во всех пяти англоязычных прогонах.


С русским заданием он ни разу не обратился в Сеть и получил ноль успешных решений. У Kimi K3.1 похожий провал произошёл на задаче с OAuth.

Зато заметка с нужным фактом возвращала результат до пяти успешных результатов из пяти. В среднем подсказки повышали успешность на 33 процентных пункта для английских заданий и на 39 — для русских. Язык самой заметки почти ничего не менял.


Стоит учитывать, что задач в примере было всего шесть, повторов немного, а причину изменения поведения автор не проверяла. Но на всякий случай смотрите в логи, искал ли агент ответ.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru