Минцифры обкатывает методику определения недопустимых событий ИБ

Минцифры обкатывает методику определения недопустимых событий ИБ

Минцифры обкатывает методику определения недопустимых событий ИБ

В помощь руководителям организаций Минцифры России готовит методику выявления наиболее значимых киберрисков (так называемых недопустимых событий). Как стало известно РИА Новости, новая процедура уже опробуется в пилотном режиме.

«Вообще любые риски в информационной безопасности должны быть исключены, — заявил журналистам замглавы Минцифры Александр Шойтов. — Но все-таки, например, для руководителя крупной компании должно быть драматически важно то, что он гарантированно исключит наиболее значимые риски. Такие события называются недопустимыми. Разработана методика определения таких событий. И сейчас мы занимаемся пилотной апробацией применения этой методики и учета ее результатов при построении систем информационной безопасности».

В ходе декабрьского интервью Anti-Malware.ru бизнес-консультант Positive Technologies по вопросам ИБ Алексей Лукацкий пояснил, что введенная в обиход концепция недопустимых событий призвана помочь организациям сконцентрировать внимание на киберсценариях, реализация которых способна причинить непоправимый ущерб.

Таких событий обычно три, пять, реже семь, но определить их порой непросто. Созданная Минцифры методика должна облегчить эту задачу. В помощь организациям Министерство также готовит реестр типовых недопустимых событий, откуда можно будет брать примеры и вносить коррективы с учетом конкретной ИТ-инфраструктуры.

Смещение фокуса внимания кибербеза на недопустимые события диктует Указ Президента РФ № 250 от 01.05.2022 (о дополнительных мерах по обеспечению ИБ). В связи с выходом Указа организациям рекомендуется возложить полномочия по обеспечению ИБ на профильного замруководителя, а на самого руководителя — персональную ответственность за обеспечение ИБ, а также создать ИБ-подразделение либо придать такие функции существующей структурной единице.

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