BI.ZONE GRC получила умную фильтрацию уязвимостей и новые отчёты

BI.ZONE GRC получила умную фильтрацию уязвимостей и новые отчёты

BI.ZONE GRC получила умную фильтрацию уязвимостей и новые отчёты

На платформе BI.ZONE GRC вышло обновление модуля Vulnerability Management для управления уязвимостями. Новая версия получила улучшения в анализе, автоматической обработке и визуализации данных, что должно упростить работу специалистов по кибербезопасности с большими массивами информации.

Среди ключевых изменений:

  • Поддержка сканеров. Теперь можно интегрировать более 20 популярных решений, включая BI.ZONE CPT, что ускоряет сбор информации об уязвимостях.
  • Гибкая загрузка данных. Появилась возможность импортировать сведения в свободном формате, например, из бюллетеней регуляторов или внутренних отчётов.
  • Работа с крупными базами. Оптимизирована обработка данных — платформа стабильно справляется с массивами более чем в 3 млн уязвимостей.
  • Автоматизация реагирования. Стало проще создавать задачи для ответственных специалистов, сокращая время между обнаружением и устранением проблемы.
  • Интеллектуальная фильтрация. «Автоматические правила» теперь учитывают критичность актива, наличие эксплоитов и актуальность угроз для приоритизации уязвимостей.
  • Визуализация данных. Добавлены инструменты для интерактивных дашбордов и динамического анализа, позволяющие оценивать риски как в масштабах всей компании, так и отдельных подразделений.
  • Отчётность. Улучшена логика формирования документов, их стало проще адаптировать под требования регуляторов.

«Современные команды кибербезопасности работают в условиях быстро меняющихся угроз и строгих регуляторных требований. Мы обновили BI.ZONE GRC так, чтобы платформа помогала обрабатывать большие объёмы уязвимостей, снижала нагрузку на команды за счёт автоматизации ключевых процессов и предоставляла понятную аналитику для оперативных и эффективных решений. Это ответ на реальные вызовы наших клиентов», — отметил Андрей Быков, руководитель BI.ZONE GRC.

Подпишитесь на новости

Роскомнадзор встроил машинное обучение в систему фильтрации трафика

Роскомнадзор внедрил механизм фильтрации интернет-трафика на основе машинного обучения и потратил на него 2,27 млрд рублей. Это следует из паспорта ведомственной программы цифровой трансформации на 2026-2028 годы. В документе указано, что РКН использует отечественную модель, развернутую на собственной инфраструктуре.

Ее название не раскрывается, большая языковая модель в системе не применяется.

С паспортом программы ознакомился Forbes. Механизм встроен в автоматизированную систему обеспечения безопасности российского сегмента интернета (АСБИ).

Через нее Роскомнадзор управляет ТСПУ, оборудованием для фильтрации трафика на сетях операторов связи. На установку новых и модернизацию действующих ТСПУ в 2026 году заложено 3,99 млрд рублей основного финансирования и еще 6,2 млрд рублей дополнительного.

О планах использовать ИИ для фильтрации стало известно в январе. В мае ведомство собиралось взять для этого модель Astra AI от «Группы Астра».

VPN в описании механизма прямо не упоминается. Дмитрий Кутейников из RKS Global считает, что модель может оценивать вероятность использования VPN по внешним признакам, например по размеру и ритму пакетов или длительности сессии, без чтения содержимого. По его словам, под ошибочную блокировку могут попасть корпоративные VPN и облачные сервисы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru