В PT NAD 12.3 добавили плейбуки и снизили требования к «железу»

В PT NAD 12.3 добавили плейбуки и снизили требования к «железу»

В PT NAD 12.3 добавили плейбуки и снизили требования к «железу»

Positive Technologies выпустила новую версию системы поведенческого анализа сетевого трафика PT Network Attack Discovery — 12.3. В обновлении повысили производительность, добавили облачное хранилище для метаданных, расширили возможности централизованного мониторинга и внедрили плейбуки для реагирования на инциденты.

Среди ключевых изменений — прирост производительности на 30% и оптимизация работы на слабонагруженных системах. Требования к «железу» снизились: нагрузка на CPU уменьшилась на треть, а потребности в оперативной памяти и SSD — вполовину.

Это особенно актуально для небольших инсталляций, например, с пропускной способностью 1 Гбит/с.

Обновили центральную консоль: теперь через неё можно скачивать дампы трафика и файлы, управлять ролями узлов, переименовывать их, отключать отслеживание активности и менять её статус. В планах — реализовать централизованное управление исключениями и базой знаний, чтобы упростить администрирование в распределённых сетях.

Появилась возможность хранить метаданные не только локально, но и в «облаке» — публичном или частном. Это даёт больше гибкости и позволяет платить только за реально используемый объём хранилища.

Добавлены новые инструменты для SOC: обновлённые модули анализа, репутационные списки и плейбуки — подробные инструкции по действиям при срабатывании сигнатур и активностей. Они включают описание атак и примеры из практики, что должно помочь операторам быстрее реагировать на угрозы.

Также система теперь умеет индексировать нестандартные поля заголовков HTTP, что пригодится при расследованиях и проактивном поиске угроз. В части интеграций улучшена работа с SIEM-системами: по syslog теперь можно передавать больше информации об атаках. Кроме того, появилась поддержка персональных токенов доступа PT MC, что упростит работу с API, в том числе из скриптов.

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