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.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

В R-Vision SIEM появилось более 260 новых правил детектирования угроз

В систему мониторинга событий ИБ R-Vision SIEM добавили крупное обновление экспертизы. Оно включает 263 новых правила детектирования, поддержку дополнительных источников событий и доработку уже существующего контента. Сейчас в системе доступно более 750 правил «из коробки».

Обновления затронули такие системы, как Microsoft Windows, Linux, MySQL, Oracle DB, VMware vCenter и ESXi, OpenVPN. Также расширено покрытие для Microsoft SQL Server и Kubernetes.

По словам команды R-Vision, особое внимание в этот раз уделили Kubernetes — из-за его популярности в облачных и гибридных инфраструктурах. С ростом использования увеличивается и интерес со стороны атакующих. Среди частых техник — попытки обойти ограничения RBAC и получить доступ к критическим namespace, таким как kube-system. Чтобы выявлять такие действия, в SIEM добавили новые правила.

Также появились сигнатуры для продуктов российских производителей, включая Гарда WAF, Infowatch TM, S-Terra Gate и Secret Net Studio.

Кроме общих улучшений, в систему добавили правила для конкретных техник, которые применяются в атаках:

  • Использование LocaltoNet — утилиты для создания туннелей снаружи внутрь инфраструктуры. Её применяли, например, в атаках APT Morlock против подрядчиков в IT-сфере.
  • Эксплуатация CVE-2025-24071 — уязвимости в Windows Explorer, через которую можно инициировать утечку NTLMv2-хэшей при открытии специально оформленного .library-ms файла.
  • Злоупотребление ssh.exe — для скрытого туннелирования трафика, перехвата учётных данных и удалённого выполнения команд. Такие методы использовались группировкой ToddyCat.
  • Внедрение вредоносного кода в браузерные расширения, что может приводить к краже пользовательских данных.

Помимо правил детектирования, обновление включает новые правила нормализации логов для разных источников, чтобы система корректно обрабатывала события. В списке — оборудование и ПО от Huawei, Континент, Garda, ViPNet, Dallas Lock, Kaspersky, Positive Technologies, а также open source-системы вроде Suricata, Lighttpd, NextCloud, pfSense и других.

Добавлены также шаблоны типовых дашбордов — с готовыми структурами, настройками отображения и расположением виджетов. Это может помочь быстрее настроить визуализацию под конкретные задачи.

Обновление доступно всем пользователям с действующей техподдержкой. Для установки требуется версия R-Vision SIEM не ниже 2.3.0. Полный список поддерживаемых источников и версии пакетов опубликованы на портале документации.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru