Продукты Security Vision и Kaspersky вместе решат задачи сотрудников SOC

Продукты Security Vision и Kaspersky вместе решат задачи сотрудников SOC

Продукты Security Vision и Kaspersky вместе решат задачи сотрудников SOC

Совместное использование продуктов «Лаборатории Касперского» и Security Vision позволяет решить задачи сотрудников SOC, успешно противостоять угрозам кибербезопасности и обеспечить стабильное функционирование процессов организации.

Интеграция событий безопасности от ИТ/ИБ-инфраструктуры в KUMA позволит обнаруживать и контролировать активы в сети, а также выявлять потенциальные нарушения безопасности.

Использование решений KICS for Networks, KICS for Nodes позволяет расширить зону контроля и мониторинга на сегменты АСУ ТП, выявляя аномальную активность в технологической сети, и предотвращать действия злоумышленников.

Решение SOAR от Security Vision позволит выстроить процесс реагирования на выявленные инциденты, предоставляя наглядную и автоматизированную инструкцию для операторов SOC. Интеграция SOAR Security Vision с такими решениями «Лаборатории Касперского», как KUMA, KEDR, KATA, Kaspersky Security для бизнеса позволит оператору осуществлять сбор полной информации о произошедшем событии – инвентаризационная информация по хостам и учётным записям, результаты анализа подозрительных файлов, события безопасности в дельта-окрестности зафиксированного инцидента и т. д.

Кроме того, механизмы оркестрации и реагирования позволят в режиме одного окна предпринимать действия для локализации и устранения угрозы – изоляция хостов, поиск индикаторов компрометации, запуск внеплановых сканов, внесение правил и исключений и т. д. Использование функциональности SOAR Security Vision совместно с решениями «Лаборатории Касперского» позволит применить современные подходы к реагированию на угрозы кибербезопасности для технологических сетей.

Функциональность решения Asset Management Security Vision позволит оцифровать все активы организации и выстроить единый подход к управлению активами. Расширение SOAR Security Vision функциональностью продукта AM позволит определять контекст происходящей атаки и принимать взвешенные решения в ходе реагирования. Интеграция AM Security Vision с решениями «Лаборатории Касперского» позволяет собирать инвентаризационную информацию и оперативно отслеживать изменение состояние активов, а также выстраивать ресурсно-сервисную модель организации – от процессов и услуг до рабочих мест и контроллеров.

Комплексный продукт Security Vision Vulnerability Assessment позволяет выявлять потенциальные бреши инфраструктуры, минимизируя риски и возможности реализации угроз кибербезопасности. Продукт состоит из трех решений – VS (Vulnerability Scanner), VM (Vulnerability Management) и SPC (Security Profile Compliance). Совокупность данных продуктов позволит проводить поиск уязвимостей, выявлять нарушения принятых политик конфигурирования и харденинга систем, а также реализовать процесс устранения недостатков с учётом современных фреймворков кибербезопасности.

Продукт Security Vision КИИ позволит выполнять требования 187 Федерального закона о безопасности критической информационной инфраструктуры и сопутствующих приказов регуляторов. С помощью продукта Security Vision КИИ осуществляется контроль объектов КИИ, проводится оценка соответствия объектов КИИ требованиям безопасности. Взаимодействие модулей КИИ и AM, а также интеграция с решениями «Лаборатории Касперского» позволят автоматизировано выявлять и категорировать объекты КИИ и контролировать их состав.

ИИ учится задавать вопросы сам себе — и от этого становится умнее

Даже самые продвинутые ИИ-модели пока что во многом лишь повторяют — учатся на примерах человеческой работы или решают задачи, которые им заранее придумали люди. Но что если искусственный интеллект сможет учиться почти как человек — сам задавать себе интересные вопросы и искать на них ответы?

Похоже, это уже не фантазия. Исследователи из Университета Цинхуа, Пекинского института общего искусственного интеллекта (BIGAI) и Университета штата Пенсильвания показали, что ИИ способен осваивать рассуждение и программирование через своеобразную «игру с самим собой».

Проект получил название Absolute Zero Reasoner (AZR). Его идея проста и изящна одновременно. Сначала языковая модель сама придумывает задачи по программированию на Python — достаточно сложные, но решаемые. Затем она же пытается их решить, после чего проверяет себя самым честным способом: запускает код.

 

Если решение сработало — отлично. Если нет — ошибка становится сигналом для обучения. На основе успехов и провалов система дообучает исходную модель, постепенно улучшая и умение формулировать задачи, и способность их решать.

Исследователи протестировали подход на открытой языковой модели Qwen с 7 и 14 миллиардами параметров. Оказалось, что такой «самообучающийся» ИИ заметно улучшает навыки программирования и логического мышления — и в некоторых тестах даже обгоняет модели, обученные на вручную отобранных человеческих данных.

 

По словам аспиранта Университета Цинхуа Эндрю Чжао, одного из авторов идеи, подход напоминает реальный процесс обучения человека:

«Сначала ты копируешь родителей и учителей, но потом начинаешь задавать собственные вопросы. И в какой-то момент можешь превзойти тех, кто тебя учил».

Идея «самоигры» для ИИ обсуждается не первый год — ещё раньше её развивали такие исследователи, как Юрген Шмидхубер и Пьер-Ив Удейер. Но в Absolute Zero особенно интересно то, как растёт сложность задач: чем умнее становится модель, тем более сложные вопросы она начинает ставить перед собой.

«Уровень сложности растёт вместе с возможностями модели», — отмечает исследователь BIGAI Цзилун Чжэн.

Сейчас подход работает только там, где результат можно легко проверить — в программировании и математике. Но в будущем его хотят применить и к более «жизненным» задачам: работе ИИ-агентов в браузере, офисных сценариях или автоматизации процессов. В таких случаях модель могла бы сама оценивать, правильно ли агент действует.

«В теории это может стать путём к суперинтеллекту», — признаёт Чжэн.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru