Вышла R-Vision TIP 3.16 с переработанным сервисом фида ФинЦЕРТ

Вышла R-Vision TIP 3.16 с переработанным сервисом фида ФинЦЕРТ

Вышла R-Vision TIP 3.16 с переработанным сервисом фида ФинЦЕРТ

R-Vision выпустила новую версию платформы анализа информации о киберугрозах — R‑Vision TIP 3.16. Версия 3.16 включает в себя ряд существенных обновлений.

Разработчик расширил список поддерживаемых SIEM-систем и межсетевых экранов, переработал сервис фида ФинЦЕРТ, а также улучшил собственный источник данных — R-Vision Threat Feed, который теперь может самостоятельно определять связи между сущностями, странами и отраслями субъектов угроз.

Одна из функций платформы R-Vision TIP — возможность реактивного и ретроспективного поиска индикаторов компрометации внутри потока событий, поступающих от SIEM-систем. После ухода с российского рынка иностранных поставщиков SIEM, усилилась необходимость расширения списка отечественных вендоров. Платформа R-Vision TIP поддерживает интеграцию не только с популярными зарубежными решениям, но и с отечественными SIEM-системами. Так, в обновленной версии продукта вендор добавил новые интеграции с такими российскими системами, как VolgaBlob Smart Monitor и Kaspersky Unified Monitoring and Analysis Platform.

Также в обновлении R-Vision расширил список поддерживаемых сторонних производителей СЗИ для экспорта индикаторов компрометации. Обнаруженные индикаторы компрометации могут автоматически экспортироваться на межсетевые экраны для дальнейшей обработки и защиты сетевой инфраструктуры. В новой версии платформы перечень доступных для интеграции решений вендоров пополнился отечественным производителем межсетевых экранов Ideco UTM. Кроме того, добавлена новая возможность настраивать интеграцию и правила экспорта индикаторов из R-Vision TIP в Kaspersky Security Network.

Команда R-Vision TIP продолжает развивать свой собственный фид, интегрированный в платформу. Он автоматически собирает TI-отчеты из достоверных открытых источников, а также извлекает из них ключевые артефакты Threat Intelligence. В обновленной версии R-Vision Threat Feed в 11 раз увеличен датасет для обучения модели распознавания артефактов TI и существенно выросла точность распознавания сущностей: теперь модель умеет определять непосредственные связи между сущностями, а также страны и индустрии субъектов угроз и жертв.

В версии R-Vision TIP 3.16 разработчики расширили модель данных, добавив в нее новые типы индикаторов — ИНН, СНИЛС, хэш суммы номеров паспортов, номера счетов, электронных кошельков и телефонов. Эта информация загружается в R-Vision TIP из нового источника данных — АС «Фид-Антифрод», который содержит информацию о получателях скомпрометированных переводов. В ранних версиях платформы R-Vision TIP пользователь мог получать информацию через основной канал об инцидентах Банка России, фидом АСОИ ФинЦЕРТ.

Зачастую информация, полученная от поставщиков данных, лишена контекста, необходимого для анализа индикаторов компрометации и/или связанных с ними событий нарушения безопасности. В рамках планомерного расширения источников получения контекста в новой версии R-Vision TIP была реализована поддержка двух новых сервисов обогащения UrlScan и URLhaus.

«Данные киберразведки являются ключевым элементом для анализа угроз, поэтому список поставщиков данных TI будет и далее пополняться в R-Vision TIP — прокомментировала Валерия Чулкова, руководитель продукта R-Vision TIP. — Кроме того, команда R-Vision TIP также продолжит расширение списка поддерживаемых СЗИ отечественных производителей, что особенно важно в связи со сложившейся конъюнктурой рынка информационной безопасности».

VK Tech запускает отдельное ИИ-направление для корпоративных клиентов

VK Tech выделяет отдельное направление, связанное с искусственным интеллектом для корпоративных заказчиков. Компания собирается развивать решения для внедрения ИИ в защищённой инфраструктуре организаций — от вычислительных мощностей и хранения данных до прикладных сервисов.

Как следует из сообщения компании, среди ключевых задач нового направления — создание корпоративной ИИ-платформы, а также усиление ИИ-функциональности в существующих продуктах VK Tech. Для этого планируется использовать и собственные разработки VK, включая языковую модель Diona.

Руководить ИИ-направлением будет Роман Стятюгин, который ранее возглавлял команду аналитических сервисов VK Predict.

В VK Tech отмечают, что корпоративный рынок ИИ постепенно уходит от стадии экспериментов. Если раньше компании чаще тестировали отдельные инструменты или точечные сценарии, то теперь всё чаще рассматривают ИИ как полноценную технологию для перестройки бизнес-процессов и повышения эффективности.

При этом один из главных вопросов для корпоративного сегмента — безопасность. Именно поэтому, как считают в компании, растёт спрос на внедрение ИИ не в публичной среде, а внутри защищённого контура организаций, где можно контролировать данные и доступ к ним.

По сути, VK Tech делает ставку на то, что бизнесу нужны не разрозненные ИИ-сервисы, а более цельная инфраструктура, которую можно встроить в существующие процессы компании и использовать в более предсказуемом режиме.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru