Продукты Security Vision вошли в реестр российского ПО как использующие ИИ

Продукты Security Vision вошли в реестр российского ПО как использующие ИИ

Продукты Security Vision вошли в реестр российского ПО как использующие ИИ

Целый ряд продуктов на платформе Security Vision успешно прошел экспертную проверку и отмечен в реестре российского ПО как использующий технологии искусственного интеллекта (ИИ).

Искусственный интеллект применяется в следующих средствах защиты информации на платформе Security Vision:

1. Средства управления киберинцидентами

IRP | SOAR | NG SOAR;

2. Средства анализа киберугроз

TIP | UEBA | AD+ML;

3. Средства управления процессами кибербезопасности

GRC | SGRC | Auto-SGRC | Auto-Compliance.

Перечисленные средства защиты позволяют решать следующие задачи:

1) Средства управления киберинцидентами (международная классификация: SOAR | NG SOAR - Security Orchestration, Automation and Response, IRP - Incident Response Platform, SIEM - Security information and event management, AM – Asset Management, CMDB, VM – Vulnerability Management и VS – Vulnerability Scanner) предназначены для централизованной координации и управления (оркестровки) средствами защиты информации, автоматизации всех этапов реагирования на инциденты ИБ (выявление, анализ, локализация, устранение инцидента, восстановление после инцидента, выполнение пост-инцидентных действий), роботизации действий специалистов по реагированию, управления событиями / инцидентами ИБ, активами и уязвимостями, автоматизации обмена информацией с регуляторами (НКЦКИ, ФинЦЕРТ).

2) Средства анализа киберугроз (международная классификация: TIP - Threat Intelligence Platform, UEBA - User and Entity Behavior Analytics, AD+ML – Anomaly Detection with Machine Learning) предназначены для сбора и обработки аналитических данных о киберугрозах (киберразведка), обнаружения киберугроз с применением технологий поведенческого анализа, выявления аномалий и машинного обучения.

3) Средства управления процессами кибербезопасности (международная классификация: SGRC - Security Governance, Risk Management and Compliance; GRC - Governance, Risk Management and Compliance) предназначены для автоматизации управления кибербезопасностью (CM – Compliance Management, BCP – Business Continuity Plan, Audit), рисками (кибербезопасности RM – Risk Management, операционными ORM – Operational Risk Management, согласно 716-П ЦБ РФ), соответствием законодательству (требованиям НПА, включая 187-ФЗ, приказы ФСТЭК и др.) и стандартам (требованиям НМД, включая различные ISO, NIST, ГОСТ и др.).

В качестве используемых технологий ИИ и ML (Machine learning) активно применяются нейросети (включая рекуррентные архитектуры), алгоритмы решающих деревьев, методы градиентного спуска, методы опорных векторов и другие.

Методы ИИ и машинного обучения используются в Security Vision как независимо, так и совместно с линейными алгоритмами: правилами корреляции, сигнатурным анализом, деревьями решений и др. для получения максимально полной картины относительно объектов наблюдения или для выявления сработок/рекомендаций, где нет возможности применить набор заранее подготовленных правил/условий или они не дают максимально полный и адаптивный к изменениям результат.

Дополнительно к моделям искусственного интеллекта, компания разрабатывает и применяет в продуктах Security Vision алгоритмы централизованного управления моделями ИИ и ML, в том числе автоматическое переобучение моделей на данных Заказчика, а также автоматический подбор параметров моделей для более качественной адаптации и применения моделей к каждой уникальной инфраструктуре и изменениям внутри информационных потоков, изменениям легитимной и не легитимной активности. Что позволяет продуктам Security Vision автоматически адаптироваться под ландшафт данных Заказчика, выдавая более точные модели и более высокие результаты.

«Согласно классическому треугольнику связей, продукты Security Vision развиваются в направлении технологий реагирования (Security orchestration tools), процессов автоматизации (Governance, risk management and compliance) и аналитики больших данных (Security data analysis). Внедрение и совершенствование механизмов искусственного интеллекта – важнейшая составляющая этого развития, позволяющая обеспечить качественно более высокую эффективность в решении задач кибербезопасности по всем трем направлениям, что особенно актуально в свете растущего числа киберугроз и нехватки квалифицированных кадров у российских компаний. Теперь системы Security Vision первыми в своих классах на государственном уровне признаны использующими ИИ и ML. Это является для нас сильным стимулом, чтобы вести еще более активную работу по их развитию и, как следствие, по обеспечению информационной безопасности отечественных организаций», – прокомментировала директор по продуктам Security Vision Анна Олейникова.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Здравоохранение и госсектор вошли в топ отраслей по кибератакам в 2025 году

По данным центра Solar 4RAYS, во втором квартале 2025 года на одну российскую организацию в среднем приходилось более 160 заражений вредоносными программами — это на 20% больше, чем в начале года. Хакеры используют такие атаки не только для шпионажа, но и ради заработка на украденных данных. Чаще всего под удар попадают здравоохранение, госсектор, промышленность и ТЭК.

Хотя количество организаций, где фиксировались заражения, снизилось на 23% (до 17 тысяч), среднее число атак на одну компанию выросло.

Эксперты объясняют это сезонным фактором: летом активность и хакеров, и ИБ-служб обычно снижается, а значит, атаки дольше остаются незамеченными. При этом прогнозируется, что осенью число атакованных организаций вырастет.

Во втором квартале больше всего заражений пришлась на промышленность (36%), медицину (18%), образование (13%) и ТЭК (11%). Но уже в июле–августе ситуация изменилась: доля заражений в медучреждениях выросла до 27%, а в госсекторе почти удвоилась — до 17%. В этих сферах заметно увеличилось и среднее число атак на одну организацию.

 

Если в начале года чаще всего фиксировались стилеры (ПО для кражи данных), то к середине года их доля снизилась до 28%, а заметно выросла активность APT-группировок (35%) и вредоносов для удалённого доступа (RAT) — до 23%. По словам специалистов, такие программы сложнее обнаружить, а их использование позволяет злоумышленникам не только похищать данные, но и перепродавать доступ к заражённым системам.

 

Около 35% заражений майнерами и ботнетами было зафиксировано именно в сетях медицинских организаций. Причины — быстрый темп цифровизации при недостаточном уровне защиты и высокая ценность медицинских данных, которые часто используют для вымогательства.

Наибольший интерес у атакующих вызывают сферы с критически важными данными и инфраструктурой — ТЭК, промышленность, госсектор и медицина. При этом риск успешной атаки возрастает там, где уровень киберзащиты остаётся низким.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru