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.

Банки и корпорации чаще строят ИБ-решения сами, а не покупают у вендоров

Российские компании и банки, особенно крупные, всё чаще разрабатывают решения в области информационной безопасности собственными силами. Основной причиной такого подхода становится недовольство продуктами с открытого рынка: ряд участников прямо заявляет, что не готов приобретать сторонние решения из-за их несоответствия внутренним требованиям.

Эта тенденция явно проявилась на форуме «Территория безопасности», организованном группой ComNews.

Так, вице-президент «Т-Банка» Дмитрий Гадарь рассказал об опыте разработки SIEM-системы силами ИТ-департамента. Специалисты по ИБ подключились позже — уже на этапе создания правил корреляции и других функциональных модулей.

По словам Гадаря, около 90% пользователей системы составляют ИТ-специалисты: «Мы переводим в SIEM процессы управления инцидентами по данным, внутренний фрод, а также систему, предотвращающую попадание фродерских мобильных устройств в продукты. Это уже сервис для бизнеса, а не только для информационной безопасности. Для нас SIEM — гибкий инструмент».

Директор по информационной безопасности «Райффайзен Банка» Георгий Руденко среди причин перехода к собственной разработке назвал экономику и функциональность. В ряде случаев создание решений внутри компании обходится дешевле, чем покупка. Кроме того, критически важные функции в коммерческих продуктах иногда приходится ждать годами. В качестве примера он привёл внутреннюю платформу управления уязвимостями.

«ИБ-продукты — это ключевой инструмент защиты интеллектуальной собственности и ноу-хау, обеспечивающих конкурентные преимущества. Чем выше уровень защищённости бизнеса, тем выше его прибыль и привлекательность для инвесторов», — отметил директор дирекции по экономической безопасности «Диайпи», советник заместителя генерального директора по безопасности — начальника СЭБ «Трубной металлургической компании» (ТМК) Александр Савостьянов.

О собственных разработках и внедрении ИБ-инструментов также рассказали представители VK и Wildberries&Russ. В их числе — решения классов SIEM и ASPM.

Даже относительно небольшие компании идут по этому пути. Например, в HeadHunter, по словам директора по информационным технологиям и кибербезопасности Татьяны Фомичёвой, используются собственные инструменты защиты контейнерной инфраструктуры, хотя в целом компания по-прежнему опирается на тиражные решения.

При этом объём разработок, выполненных внутренними командами крупных компаний, по итогам 2025 года лишь незначительно уступил выручке независимых вендоров. Как отмечает президент ассоциации «Руссофт» Валентин Макаров, кэптивные разработчики уже создают серьёзную конкуренцию рынку — и эта конкуренция не всегда идёт ему на пользу.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru