Данные F.A.C.C.T. Threat Intelligence обогатят Security Vision TIP

Данные F.A.C.C.T. Threat Intelligence обогатят Security Vision TIP

Данные F.A.C.C.T. Threat Intelligence обогатят Security Vision TIP

ИБ-компании F.A.C.C.T. и Security Vision объявили о технологическом партнерстве. В рамках интеграции система F.A.C.C.T. Threat Intelligence будет поставлять оперативные данные об угрозах в виде IoC в платформу киберразведки Security Vision TIP.

Партнеры надеются, что их сотрудничество поможет российскому бизнесу эффективнее противостоять актуальным киберугрозам и проактивно обнаруживать сложные целевые атаки с помощью постоянно обогащаемых IoC.

«Ценные индикаторы компрометации, поставляемые F.A.C.C.T. Threat Intelligence в режиме реального времени, помогут пользователям Security Vision в наиболее быстром выявлении атак на ранних стадиях и позволят инициировать процедуру реагирования на них, не дожидаясь момента, когда злоумышленник достигнет своей цели, — заявила директор по продуктам Security Vision Анна Олейникова. — Таким образом, контент платформы киберразведки Security Vision будет иметь особую ценность и обеспечит высокий уровень ситуационной осведомленности сотрудников заказчика».

По оценке F.A.C.C.T., российские решения киберразведки — один из самых быстрорастущих сегментов рынка ИБ. Ежегодно он увеличивается на 20–40%, его объем сейчас составляет порядка 15 млрд рублей (около 8% рынка информбезопасности).

«Беспрецедентный рост количества кибератак, утечек баз данных у компаний, повышенная активность хактивистов и проправительственных групп, заинтересованных в дестабилизации работы предприятий, повлияли на рост спроса у российских компаний на решения класса Threat Intelligence, — отметил гендиректор F.A.C.C.T. Валерий Баулин. — По нашим оценкам, рост продаж Threat Intelligence в России в первом полугодии 2023 составил около 30% по сравнению с первой половиной 2022 года».

В настоящее время клиенты и MSSP-партнеры F.A.C.C.T. используют ее Threat Intelligence со следующими целями:

  • выявление фактов взлома (данные мониторинга преступных групп, бот-сетей и теневого интернета);
  • обнаружение сложных целевых атак (IoC);
  • атрибуция, приоритизация угроз, повышение скорости реагирования (данные об авторах атак, инструментах и тактиках);
  • создание правил корреляции и детектирования угроз, специфичных для конкретного окружения (оперативные бюллетени о новых угрозах, вредоносные кампаниях, кибергруппах);
  • оптимизация процесса управления уязвимостями (детализированные профили таких угроз, составленные на основе данных об эксплойт-атаках и дискуссиях на хакерских форумах);
  • обогащение коллекции IoC и используемых средств защиты (встроенная аналитика).

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