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.

iOS 27 попробует остановить мошенников прямо во время развода по телефону

Apple готовит для iOS 27 новый фреймворк Trust Insights, который должен помогать приложениям замечать, что пользователя прямо сейчас могут разводить мошенники. Причём речь не о классическом антивирусе, а о попытке поймать социальную инженерию в процессе, когда человек сам переводит деньги, меняет настройки аккаунта или отправляет данные.

Apple объясняет проблему просто: такие атаки сложно ловить автоматически, потому что действия выполняет сам пользователь, аутентифицированный и вроде бы легитимный.

Особенно это актуально на фоне скамов с техподдержкой, фейковыми сотрудниками ведомств, семейными ЧП и дипфейками.

Trust Insights будет в основном работать на устройстве и анализировать не содержание сообщений, писем или фотографий, а поведенческие сигналы: паттерны взаимодействия, время, контекст и базовые данные сенсоров.

Если система решит, что пользователя, возможно, инструктируют мошенники, она присвоит операции средний или высокий уровень риска.

 

После этого приложение сможет показать предупреждение, добавить задержку, запросить дополнительную проверку или усложнить выполнение опасного действия. Например, перед платежом, сменой данных аккаунта, отправкой сообщения, подписанием документа или использованием дорогих ресурсов вроде ИИ-инференса.

Apple подчёркивает, что Trust Insights не читает содержимое Фотографий, Сообщений и Почты. Данные анализируются локально, сразу отбрасываются, а на серверы Apple уходит только итоговое значение риска. Там его могут сопоставить с данными аккаунта и признаками необычной активности, после чего система вернёт финальную оценку.

Отключить Trust Insights можно будет в настройках, но Apple предусматривает период ожидания. Логика понятна: мошенник вполне может наказать жертве срочно выключить защиту, иначе деньги пропадут.

Для разработчиков это новый инструмент, который позволит не просто молча проводить операции, а вмешиваться в момент, когда пользователь уже почти наступил на цифровые грабли.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru