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».

Беззубый закон: Касперская раскритиковала регулирование ИИ в нынешнем виде

Президент группы компаний InfoWatch Наталья Касперская раскритиковала законопроект об искусственном интеллекте, который Госдума приняла в первом чтении. В интервью Бизнес ФМ она заявила, что в нынешнем виде документ выглядит беззубым и не решает ключевые риски, ради которых, по её словам, его изначально и обсуждали.

Касперская напомнила, что сначала речь шла о регулировании опасных сценариев применения ИИ: например, о ситуациях, где нейросети могут галлюцинировать, давать неверные ответы и влиять на чувствительные сферы.

Тогда логичный вопрос: кто несёт ответственность за последствия. Но теперь, по её мнению, законопроект скорее предписывает использование технологии, чем ограничивает вредные применения.

Отдельно она прошлась по теме авторских прав. По словам Касперской, если закон фактически позволит использовать чужие произведения для обучения ИИ без нормальной компенсации авторам, это станет серьёзной проблемой и может конфликтовать с Гражданским кодексом.

Она не согласилась с аргументом, что человек тоже читает книги и обучается на чужом творчестве. Разница, по её словам, в том, что человек покупает книгу и получает право пользоваться контентом, а ИИ может один раз взять произведение, затем бесконечно размножать похожий результат и лишить автора заработка. Касперская назвала это технологичным совершенствованием пиратства.

Ещё одна претензия — попытка закрепить в законе конкретные технологии. В документе, например, говорится о больших фундаментальных моделях, но ничего не сказано об ИИ-агентах. По мнению Касперской, это странный подход: технологии быстро меняются, и закон может устареть быстрее, чем его успеют дописать.

Разработчики законопроекта ранее говорили, что он носит рамочный характер, а спорные вопросы будут регулироваться подзаконными актами. Минцифры обещало представить первые документы уже к осени, в том числе по теме авторских прав. Но пока, судя по реакции Касперской, у индустрии вопросов к этому ИИ-регулированию больше, чем ответов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru