Российские компании всё ещё полагаются на IDS вместо NDR

Российские компании всё ещё полагаются на IDS вместо NDR

Российские компании всё ещё полагаются на IDS вместо NDR

Аналитики компании «Гарда» изучили мировые тренды в области защиты сетей и пришли к выводу: российские компании пока слабо используют продвинутые методы анализа трафика и автоматизацию реагирования на инциденты. Большинство по-прежнему полагаются на сигнатурные решения и IDS-системы, тогда как во всём мире NDR (Network Detection and Response) уже стал стандартом сетевой безопасности.

NDR-платформы позволяют выявлять аномалии в трафике с помощью поведенческого анализа и машинного обучения, а также автоматически реагировать на угрозы — например, изолировать заражённые хосты или блокировать соединения без участия человека.

За счёт этого бизнес получает более прозрачный контроль над сетевыми коммуникациями и быстрее реагирует даже на неизвестные типы атак.

В России же подход к сетевой защите остаётся консервативным: компании часто используют NGIDS и NTA, ограничиваясь базовыми интеграциями с SIEM и песочницами. Между тем, в мире NDR-платформы уже тесно связаны с другими системами безопасности — SIEM, SOAR, NGFW, NAC, EDR — и поддерживают функции риск-скоринга, временных шкал и автоматических расследований.

 

«Мы видим, что российские заказчики пока недостаточно используют технологии несигнатурного детектирования, хотя именно они позволяют сократить время реакции и снизить нагрузку на аналитиков SOC», — отметил Станислав Грибанов, руководитель продукта «Гарда NDR».

По его словам, внедрение NDR приносит бизнесу тройную выгоду: минимизирует финансовые потери, освобождает ресурсы специалистов и ускоряет принятие критически важных решений. Всё это, по мнению эксперта, становится основой для перехода на следующий уровень киберзащиты.

Подпишитесь на новости

Звук самолёта на видео помог найти место съёмки с точностью около 100 м

Если вы убрали геометку, спрятали вывески и уверены, что место съёмки никто не вычислит, самолёт за кадром может испортить конспирацию. Автор YouTube-канала colsto показал, как почти неразличимый авиационный шум позволяет определить местоположение камеры с точностью примерно до 100 метров.

Метод и результаты эксперимента он представил в видео.

В основе лежит эффект Доплера: при приближении самолёта частота звука повышается, при удалении — снижается. Даже если ухо ничего толком не замечает, на спектрограмме остаётся характерная кривая. Её можно сопоставить с открытыми данными ADS-B о положении, скорости и высоте самолётов.


В демонстрации автор использовал два пролёта с интервалом 920 секунд. Расчёты учитывали рельеф и задержку распространения звука: самолёт уже улетел дальше, а его гул только добрался до микрофона. Дополнительной подсказкой стали промежутки без авиационного шума, они помогли отсеять неподходящие места.


В отдельном тесте минутная запись с известным временем позволила поставить реальное место съёмки на первое место среди кандидатов при поиске по континентальной территории США. Код и инструменты автор не публикует.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru