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.

Совет по кодификации при президенте отклонил закон об ИИ Минцифры

Совет по кодификации при президенте резко раскритиковал и отклонил рамочный законопроект «Об основах государственного регулирования сфер применения технологий искусственного интеллекта в России», подготовленный Минцифры. По мнению Совета, ряд положений документа противоречит Гражданскому кодексу и нормам, регулирующим защиту авторских прав.

Как считают эксперты, входящие в Совет, авторы законопроекта попытались создать параллельное регулирование для отношений, которые уже урегулированы другими правовыми актами.

Если исключить дублирующие нормы, то в документе, по сути, останутся только глоссарий и несколько декларативных положений. Иными словами, самостоятельный предмет регулирования в проекте фактически отсутствует.

«Гражданский кодекс — это фундамент, и пытаться строить на нём отдельные, противоречащие ему конструкции для каждой новой технологии — это путь к правовому хаосу. Если есть несколько здравых идей публично-правового характера — их место в профильном законе, а не в пустой законодательной оболочке, — прокомментировал Интерфаксу итоги заседания Совета его глава Павел Крашенинников. — Закон должен регулировать и давать ясность, а не создавать почву для злоупотреблений. Задача Совета — обеспечивать системность и стабильность гражданского законодательства, а не одобрять юридически пустые, пусть и модно звучащие, инициативы».

Заключения Совета будут направлены в администрацию президента, правительство и палаты Федерального Собрания.

Ранее этот же законопроект не менее жёстко критиковали крупные компании и бизнес-ассоциации. В общей сложности в обсуждении приняли участие более 150 экспертов, представляющих «Роснефть», «Россети», Ассоциацию предприятий компьютерных и информационных технологий (АПКИТ), Ассоциацию цифровых платформ (АЦП), Ассоциацию европейского бизнеса (АЕБ), Торгово-промышленную палату (ТПП), «МегаФон», РВБ (объединённую компанию Wildberries и Russ) и ряд других структур.

По мнению участников обсуждения, часть требований законопроекта попросту невыполнима. В частности, речь идёт об обучении моделей на основе наборов данных, сформированных в России. Однако таких данных недостаточно, а вычислительная база для их обработки отсутствует в необходимом объёме. Кроме того, как напоминают бизнес-ассоциации, в России сейчас нет ИИ-моделей, полностью созданных внутри страны.

Отдельные претензии вызвали положения, которые фактически запрещают использование ИИ для диагностики и лечения. Поскольку медицина относится к критической инфраструктуре, в условиях отсутствия полностью российских моделей под формальные ограничения могут попасть даже изделия, уже зарегистрированные в Росздравнадзоре.

В целом, как считают представители бизнеса, принятие законопроекта приведёт к росту затрат и увеличению сроков внедрения ИИ-проектов. Среди рисков они также называют возможный перенос разработок в другие юрисдикции, где регулирование в этой сфере остаётся менее жёстким.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru