MaxPatrol EDR внесен в единый реестр отечественного ПО

MaxPatrol EDR внесен в единый реестр отечественного ПО

MaxPatrol EDR внесен в единый реестр отечественного ПО

Продукт для выявления киберугроз на конечных точках и реагирования на них MaxPatrol EDR, разработанный Positive Technologies, включен в единый реестр российского ПО.

По итогам первых трех кварталов 2023 года на организации госсектора пришлось наибольшее количество инцидентов ИБ — 15% от всех успешных атак. Число целевых атак растет из года в год и, по прогнозам Positive Technologies, 2024-й не станет исключением. Наиболее уязвимыми могут стать организации, активно обменивающиеся данными.

В разных цепочках поставок у компании могут быть как контрагенты с защищенной инфраструктурой и выстроенной кибербезопасностью, так и со слабо развитой ИБ. В таких условиях организациям необходимо иметь надежную защиту конечных точек с современными механизмами обнаружения атак и устранять угрозы прежде, чем будут нарушены рабочие процессы.

MaxPatrol EDR уже на ранних этапах выявляет сложные и целевые атаки, которые развиваются на устройствах, а также собирает данные для организации расследований. Система проводит поведенческий анализ прямо на устройствах, использует экспертизу PT Expert Security Center и имеет гибкие настройки механизмов обнаружения и реагирования.

Благодаря этому продукт оперативно находит киберугрозы, даже если действия злоумышленников замаскированы под легитимные. Набор разнообразных методов реагирования, предоставляемых на выбор операторам служб ИБ, покрывает большую часть мер защиты компании.

MaxPatrol EDR поддерживает отечественные популярные операционные системы, в том числе российские сертифицированные ОС, и системы Windows, macOS и Linux. Продукт может быть адаптирован к разным типам инфраструктур, за счет чего облегчает работу специалистов по ИБ.

«Конечные точки все еще остаются удобными мишенями для проникновения злоумышленников в инфраструктуру. В качестве метода атаки хакеры часто используют вредоносное программное обеспечение: вирусы-шифровальщики, стилеры, вайперы, ВПО, модифицированное под конкретные ОС, — комментирует Егор Назаров, руководитель направления развития бизнеса защиты от комплексных атак, Positive Technologies. — Злоумышленники непрерывно совершенствуют свои инструменты, поэтому традиционные средства защиты уже не способны точно выявлять угрозы. На смену им приходят более эффективные решения, относящиеся к классу endpoint detection and response (EDR). С их помощью можно получить полное представление о том, что происходит на конечных точках и вовремя обнаружить и устранить угрозы как в рамках внутреннего SOC, так и с участием провайдеров услуг по безопасности».

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