Вышел MaxPatrol SIEM 8.2 с новыми сценариями использования ML-алгоритмов

Вышел MaxPatrol SIEM 8.2 с новыми сценариями использования ML-алгоритмов

Вышел MaxPatrol SIEM 8.2 с новыми сценариями использования ML-алгоритмов

Positive Technologies выпустила новую версию системы мониторинга событий ИБ и управления инцидентами — MaxPatrol SIEM 8.2. Аналитики теперь смогут эффективнее выявлять атаки и снять с себя часть рутинных задач, повышая скорость реакции на инциденты. В версии 8.2 также расширены сценарии использования алгоритмов машинного обучения.

Главное в релизе MaxPatrol SIEM 8.2 — использование ML-алгоритмов не только для получения second opinion (второго мнения), но и для выявления целенаправленных атак и неизвестных уязвимостей и угроз.

Обновлен мониторинг источников, что позволяет исключить слепые зоны и обеспечить непрерывный контроль инфраструктуры. Кроме того, появилась возможность хранить в два раза больше данных на вычислительных ресурсах, аналогичных ресурсам open-source-решений, по всей геораспределенной инфраструктуре и при этом осуществлять централизованный поиск из единого окна на базе СУБД LogSpace.

«Мы повышаем результативность MaxPatrol SIEM. Каждый релиз направлен на повышение удобства и эффективности работы операторов в части обнаружения атак и ориентирован на снижение нагрузки на специалистов. У продуктов этого класса результативность складывается из нескольких составляющих: система знает, где искать, что искать, а также подсказывает, что делать с найденным. Обновленный мониторинг источников, дальнейшее развитие ML-алгоритмов, горизонтальное масштабирование LogSpace вместе с уже известными пользователям функциями гарантируют качественный детект и помогают операторам быстрее и правильнее среагировать на атаку», — комментирует Иван Прохоров, руководитель продукта MaxPatrol SIEM, Positive Technologies.

Еще с версии 8.0 MaxPatrol SIEM получил интеграцию с ML-модулем поведенческого анализа — BAD (Behavioral Anomaly Detection). В своем первом релизе ML-помощник работал как система second opinion: применяя машинное обучение, модуль подтверждал срабатывание правил корреляции.

Таким образом когнитивная нагрузка аналитиков снижалась, что позволяло им быстрее и точнее принимать решения по инцидентам ИБ. В новой версии интеграция с BAD расширилась: ML-алгоритмы помогают выявлять даже неизвестные атаки злоумышленников и те, которые направлены на обход стандартных правил корреляции.

В модуль встроено порядка 50 моделей машинного обучения, разработанных на основе 20-летнего опыта Positive Technologies в расследовании инцидентов. BAD собирает и анализирует данные о событиях, пользователях, процессах в контексте событий и присваивает им определенный уровень риска (risk score). Операторы смогут обнаруживать аномалии не только в событиях Windows, но и Unix-подобных систем и сетевого оборудования.

Чтобы не пропустить инцидент ИБ, необходимо непрерывно отслеживать состояние источников событий, потока и качества данных от них, исключая слепые зоны. Обновленный мониторинг источников в MaxPatrol SIEM 8.2 позволяет контролировать полноту и качество сбора данных со всех источников.

Так, например, SIEM-система среди прочего обнаруживает те источники, для которых по каким-либо причинам не настроен мониторинг (возможное нарушение регламента ИБ). Новая функциональность также подскажет аналитику, как следует настроить мониторинг, чтобы обеспечить максимально качественное обнаружение угроз. MaxPatrol SIEM содержит экспертные знания о том, как правильно отслеживать более 350 источников событий и какие требования к потоку событий (допустимый диапазон, отклонение от среднего) и к наличию необходимых идентификаторов в нем необходимо соблюдать. Рекомендации обновляются регулярно на основе опыта специалистов экспертного центра безопасности Positive Technologies (PT Expert Security Center).

Ряд значимых обновлений коснулись СУБД LogSpace, разработанной специально для хранения больших объемов информации о событиях ИБ и ИТ из разных источников. Теперь LogSpace доступна для организаций с географически распределенными инфраструктурами.

Новая версия, поддерживающая горизонтальное масштабирование, позволяет в одном приложении фильтровать события, которые собираются, обрабатываются и хранятся в разных конвейерах. Благодаря поддержке горячего и теплого хранения стоимость долгосрочного хранения событий сокращается до четырех раз, при этом сохраняется возможность их оперативного анализа.

ИИ экономит 11 часов в неделю, но 6 из них уходят на присмотр за ботом

Искусственный интеллект попал в неудобную статистику. Новое исследование Work AI Institute показало, что сотрудники действительно экономят время благодаря ИИ — в среднем около 11 часов в неделю. Но есть нюанс: более шести часов из этой экономии приходится тратить на проверку, исправление и контроль работы самого ИИ.

Исследование охватило 6000 офисных сотрудников из США, Великобритании и Австралии.

Опрос показал, что 75% работников заметили рост личной продуктивности после внедрения ИИ-инструментов. Однако только 13% компаний сообщили о заметном росте бизнеса благодаря этим технологиям.

 

Получается любопытный парадокс. Формально сотрудники работают быстрее, но бизнес почему-то не получает сопоставимой выгоды.

По словам профессора Калифорнийского университета Пола Леонарди, многие недооценивают объём скрытой работы, которая появляется вместе с ИИ. Нужно собирать данные, подготавливать контекст, перепроверять ответы чат-ботов, искать ошибки и дорабатывать результаты вручную.

Фактически современные сотрудники всё чаще выступают не исполнителями, а менеджерами собственных цифровых помощников.

Согласно исследованию, 37% времени взаимодействия с ИИ уходит непосредственно на работу с ботами, а ещё 36% — на применение полученных результатов в реальных задачах. Более того, 41% опрошенных признались, что не могут объяснить, каким образом ИИ пришёл к своим выводам.

Авторы приводят показательный пример. Молодой разработчик перед уходом домой интегрировал в проект тысячи строк кода, сгенерированного ИИ. После этого система перестала работать, а разбираться в причинах пришлось старшему инженеру. Сам автор изменений не смог объяснить, что именно сделал искусственный интеллект.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru