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.

Подпишитесь на новости

62% компаний переходят на российские СУБД из-за регулятора

На эфире AM Live «Российские СУБД» обсудили российский рынок СУБД: насколько решения зрелые, как выбирать базу под задачи и что мешает миграции. Говорили о росте рынка до 101 млрд рублей и прогнозе до 281 млрд к 2032 году, фрагментации сегментов, гибридных и специализированных СУБД. 

Первый опрос показал, что главный драйвер перехода — требования регулятора: так ответили 62% зрителей.

Ещё 18% выбрали вариант «просто интересно», 8% — стоимость лицензий и эксплуатации, 7% — риски информационной безопасности, 3% — новые требования бизнеса и 2% — сбои зарубежных СУБД. Константин Варов сразу обратил внимание на тревожный сигнал: «6,5% тех, кто попробовал перейти на российский СУБД, вернулись обратно… регулятор снял удавку с горла».

Руслан Галиев объяснил замедление рынка тем, что клиенты перешли от агрессивного импортозамещения к прагматичному: «Клиент сейчас вдумчиво, содержательно и системно подходит к проектам миграции». Алексей Викулин добавил, что больше половины решений до сих пор остаются на импортном стеке, особенно в критичной инфраструктуре.

По степени важности при выборе СУБД на первом месте оказалась стоимость лицензии и эксплуатации — 83%. Простота внедрения и миграции набрала 76%, совместимость с приложением — 68%, производительность и масштабируемость — 62%, отказоустойчивость — 61%. Функциональность и надёжность разработчика оказались ниже — 49% и 48%. Константин Варов назвал картину ожидаемой:

«Слышим, реагируем» — вендор снижает стоимость и упрощает миграцию. Александр Ложков рассказал, что для ускорения работы с 1С и банковскими системами используются готовые профили оптимизации: «Поставил такой пакет в связке с приложением, получил ускорение работы иногда в разы». Алексей Викулин напомнил, что важна не только цена лицензии, но и совокупная стоимость владения: бесплатное решение может оказаться дороже в эксплуатации.

Участники обсудили основные трудности внедрения. Сложность и стоимость миграции отметили 37% респондентов, недостаток специалистов и компетенций — 34%. Проблемы с производительностью и отказоустойчивостью выбрали 11%, сложность выбора — 8%, недостаточную зрелость — 7%, недостаточную совместимость с приложениями — 3%. Константин Варов подтвердил, что это два ключевых стоп-фактора, и рассказал про CDC-инструмент: «Само переключение… занимает буквально несколько часов». Алексей Викулин объяснил причину: «У отечественных СУБД гораздо выше порог входа. Требования к квалификации администратора выше, чем на Oracle или MS SQL». Игорь Турканов привёл пример: «Мы перевели высоконагруженную систему с Oracle за 3,5 месяца».

В целом участники эфира сошлись: рынок российских СУБД вырос, но главные задачи — снизить стоимость и сложность миграции, закрыть дефицит специалистов и упростить администрирование. ИИ, по мнению спикеров, станет одним из главных факторов, который будет менять требования к базам данных в ближайшие годы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru