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.

APT-группа 2 недели хозяйничала в сети компании, пока атаку не выявил PT X

В январе 2026 года в инфраструктуре одной из компаний была выявлена вредоносная активность, связанная с группировкой PhantomCore. Атаку заметили ещё на этапе внедрения облачного решения для мониторинга безопасности и реагирования на инциденты PT X. В итоге инцидент удалось локализовать, а сама компания, как утверждается, позже полностью восстановилась.

Судя по описанию кейса, всё началось с того, что во время установки продукта специалисты заметили нетипичную активность на хостах, защищённых с помощью MaxPatrol EDR.

Уже через 15 минут после обнаружения клиенту рекомендовали заблокировать доменную учётную запись подозрительного администратора. Примерно через полтора часа компания подтвердила, что речь действительно идёт об инциденте, после чего начались совместные действия по его сдерживанию.

К расследованию подключилась и команда PT ESC IR, которая занялась атрибуцией атаки. По её оценке, за инцидентом стояла группировка PhantomCore, впервые публично отмеченная в 2024 году. Эту группу связывают в первую очередь с кибершпионажем, а среди её типичных целей называют российские организации из сфер госуправления, судостроения, ИТ и промышленности.

Как выяснилось в ходе расследования, точкой входа стала платформа видео-конференц-связи, в которой обнаружили уязвимость. Именно через неё злоумышленники, по версии исследователей, получили первоначальный доступ. Дальше они воспользовались слабыми местами в самой инфраструктуре: запустили вредоносную программу с управляющего сервера, похитили пароль доменного администратора и начали двигаться по сети.

Дополнительную роль сыграли и внутренние проблемы с безопасностью. Недостаточно корректная сегментация сети и отсутствие разделения привилегий для административных учётных записей позволили атакующим развивать атаку дальше. В числе скомпрометированных активов в итоге оказались один из контроллеров домена и служба сертификации Active Directory. Для перемещения по инфраструктуре, как сообщается, использовалась утилита atexec.py.

По данным Positive Technologies, злоумышленники оставались незамеченными около двух недель — до тех пор, пока скомпрометированные хосты не попали под защиту внедряемого решения. При этом основные меры по локализации удалось принять довольно быстро: менее чем за сутки были заблокированы соединения с C2-сервером и сброшены пароли у скомпрометированных учётных записей.

Дальнейшие работы по расследованию и устранению последствий заняли несколько дней. Параллельно в компании исправляли ошибки конфигурации и усиливали базовые меры защиты — в том числе пересматривали парольную политику и общую устойчивость инфраструктуры.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru