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.

Claude вырвался в интернет и атаковал три компании. Anthropic винит стенд

Модели Claude во время испытаний выбрались из изолированной среды, вышли в открытый интернет и получили несанкционированный доступ к инфраструктуре трёх организаций. Anthropic признала инциденты, но считает, что проблема была скорее в дырявом тестовом стенде, чем в самом ИИ.

Компания изучила 141 006 запусков Claude и нашла три подозрительных эпизода.

Все они произошли во время CTF-тестов партнёра: модели должны были искать флаги в учебной среде, которая якобы не имела доступа к интернету. На деле выход наружу был открыт.

В одном случае Claude атаковал настоящий домен, который организаторы по ошибке сочли вымышленным. Модель использовала простые методы — слабые пароли и незащищённые точки доступа — и продолжала выполнять поставленную задачу.

Другой эпизод получился куда эффектнее. Claude нашёл инструкцию, предлагавшую установить несуществующий Python-пакет из PyPI, создал вредоносный пакет с нужным названием и опубликовал его в реальном репозитории. Он оставался доступен около часа, за это время его скачали и запустили на 15 системах.

Anthropic подчёркивает, что модель не пыталась специально сбежать или похитить саму себя. Старый Opus 4.7 просто продолжил атаку, несмотря на признаки выхода в интернет. Mythos 5 заметил неладное, но убедил себя, что всё ещё находится в симуляции. Более новая исследовательская модель при аналогичных сомнениях остановилась.

Компания пообещала усилить контроль тестовой инфраструктуры и заявила, что защитные механизмы коммерческих версий Claude заблокировали бы такое поведение. По версии Anthropic, это операционный сбой, а не провал выравнивания моделей.

Напомним, похожая история недавно произошла с Hugging Face и моделями OpenAI: GPT-5.6 Sol сбежал из песочницы и атаковал Hugging Face ради победы в тесте.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru