Security Vision 5 получила обновления для автоматизации и аналитики

Security Vision 5 получила обновления для автоматизации и аналитики

Security Vision 5 получила обновления для автоматизации и аналитики

Вышел новый релиз платформы Security Vision 5, включающий большое количество функциональных доработок, улучшений интерфейса и оптимизаций, направленных на упрощение работы специалистов и повышение эффективности процессов. Обновление продолжает курс на развитие автоматизации, расширение аналитических возможностей и создание максимально комфортных условий для пользователей.

Улучшения интерфейса и фильтрации данных
Главное меню платформы получило обновлённый дизайн. Быстрые фильтры теперь поддерживают полный набор операторов, доступных в расширенных фильтрах («Содержит», «Не содержит», «Равно», «Не равно» и др.). Улучшено отображение связанных таблиц и добавлена возможность настраивать их расположение, что упрощает работу с данными. После импорта системных данных пользователи теперь видят окно с результатами загрузки — это повышает прозрачность процесса и позволяет сразу проверить корректность данных.

 

Новые функции работы с графами и карточками объектов
Появилась возможность настраивать заголовки связей на графах, что делает схемы более наглядными. Добавлена опция фиксации ракурса камеры — после перезагрузки страницы граф откроется в том виде, в котором пользователь работал с ним ранее. Также можно открывать краткую карточку прямо рядом с выбранным объектом или записью справочника, не покидая граф, что сокращает время поиска и переключений между экранами.

Вывод данных рабочих процессов
Теперь платформа позволяет отображать значения выходных параметров рабочих процессов, запущенных через карточки объектов или API. Это упрощает отладку сценариев и контроль их выполнения.

Автоматическое открытие карточек объектов
После выполнения транзакций типа «Создать объект» карточка нового или обновлённого объекта может открываться автоматически, что ускоряет работу и сокращает количество лишних действий.

Динамическое автозаполнение таблиц
В свойствах типа «Таблица» реализовано динамическое автозаполнение с добавлением новых строк по аналогии с действием «Установить значение» в рабочих процессах. Это экономит время при работе с большими наборами данных.

Генерация случайных чисел
Добавлен инструмент для генерации случайного числа из заданного диапазона или массива. Поддерживается как статическая, так и динамическая настройка диапазона на основе свойств объектов, данных справочников или переменных.

 

Ротация сообщений в чатах
В карточках объектов можно настраивать ротацию сообщений в чатах, что помогает поддерживать актуальность информации и оптимизировать хранение переписки.

Упрощённая аутентификация через FreeIPA
Для организаций, использующих FreeIPA, упростили процесс авторизации: теперь достаточно ввести короткое имя пользователя, без полного формата DN. Это сокращает время входа в систему и снижает риск ошибок при вводе.

 

Обновление делает Security Vision 5 ещё более удобной и гибкой, расширяя возможности специалистов по информационной безопасности в настройке, автоматизации и анализе данных.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Челябинские ученые предложили систему защиты от сбоев промышленных систем

Чтобы защитить промышленные системы от атак и сбоев, коллектив исследователей из Южно-Уральского государственного университета (ЮУрГУ) предложил подход, основанный на принципах поведенческой аналитики. В основе решения лежит нейросеть Кохонена.

Результаты исследования российских специалистов опубликованы в сборнике International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM).

Разработанная в ЮУрГУ система работает в два этапа. Сначала она анализирует функционирование объекта в нормальном режиме и формирует эталонную модель. Затем переходит в режим мониторинга и оценивает поступающие данные, сравнивая их с полученной «нормой». При обнаружении значительных отклонений нейросеть подаёт сигнал о потенциально опасной ситуации.

Во время тестирования система правильно классифицировала 94% данных. Обучение нейросети заняло около 3,5 минут. Кроме того, решение успешно выявило действия, характерные для кибератак на промышленные объекты.

Разработчики планируют повысить точность модели и расширить её возможности для распознавания различных, в том числе сложных, сценариев атак.

«Ключевое преимущество нашего подхода — использование нейросети Кохонена, которая способна работать с большими массивами данных, когда показателей много и они тесно взаимосвязаны. Классические алгоритмы часто не справляются с такими объёмами и сложностью», — рассказал РИА Новости заведующий кафедрой «Защита информации» ЮУрГУ Александр Соколов.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru