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.

Один символ, и root: для уязвимости в ядре Linux вышел рабочий эксплойт

У администраторов Linux появился ещё один повод проверить наличие обновлений ядра. Исследователи в области безопасности опубликовали подробный рабочий эксплойт для уязвимости CVE-2026-23111, которая позволяет обычному пользователю получить права root и даже выбраться за пределы контейнера.

Проблема скрывалась в подсистеме nf_tables, отвечающей за фильтрацию сетевого трафика в Linux.

Причём причина уязвимости оказалась почти анекдотической: ошибка сводилась фактически к одному неверному символу в коде. Патч, который разработчики выпустили ещё в феврале, занял всего одну строку.

Исследователь Оливер Зибер из Exodus Intelligence построил полноценную цепочку эксплуатации, которая позволяет непривилегированному пользователю повысить права до root. Более того, атака работает даже из контейнеризированной среды, позволяя выйти за её пределы и получить контроль над хостовой системой.

Эксплойт уже успешно протестировали на Debian Bookworm, Debian Trixie, Ubuntu 22.04 LTS и Ubuntu 24.04 LTS. Отдельную реализацию атаки ранее подготовили специалисты FuzzingLabs, которые воспроизвели проблему на RHEL 10.

Хорошая новость заключается в том, что уязвимость не позволяет атаковать систему удалённо. Злоумышленнику сначала необходимо получить хотя бы минимальный доступ к машине — например, через взломанный сервис, контейнер или учётную запись пользователя.

Плохая новость — именно такие сценарии сегодня встречаются чаще всего. После получения первоначального доступа подобные локальные уязвимости становятся удобным инструментом для полного захвата системы.

Особенно рискуют системы, где включены пользовательские пространства имён (user namespaces) и используется nf_tables. Такая конфигурация встречается на большинстве современных Linux-дистрибутивов по умолчанию.

На данный момент признаков эксплуатации CVE-2026-23111 в реальных кибератаках не зафиксировано. Однако технические подробности и рабочий код уже доступны публично. Причём первый публичный эксплойт появился ещё в апреле, а теперь исследователи опубликовали детальное руководство по эксплуатации.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru