Российские SOC усиливают защиту с помощью Security Vision NG SOAR

Российские SOC усиливают защиту с помощью Security Vision NG SOAR

Российские SOC усиливают защиту с помощью Security Vision NG SOAR

Рост числа кибератак, усложнение схем атакующих и острая нехватка специалистов по информационной безопасности заставляют организации всё активнее внедрять автоматизированные системы реагирования. Одним из таких решений стала Security Vision NG SOAR — платформа, которая объединяет управление инцидентами, оркестрацию средств защиты и машинное обучение.

По оценкам экспертов, в мире сейчас открыто более 3,5 миллиона вакансий для специалистов по кибербезопасности, и каждая автоматизация в SOC становится реальным спасением.

NG SOAR, сертифицированный всеми регуляторами (ФСТЭК, ФСБ и Минобороны РФ), помогает компаниям выстраивать процессы реагирования с минимальным участием человека, подключая все источники данных и инструменты безопасности в единую экосистему.

Система позволяет работать по стандартным фазам обработки инцидента — от обнаружения и анализа до устранения и восстановления, полностью автоматизируя каждую стадию. Главный элемент продукта — динамические плейбуки, которые подстраиваются под контекст инцидента: тип атаки, используемые техники и доступные средства защиты. Таким образом, система сама формирует сценарий реагирования и предлагает аналитикам оптимальные шаги.

«Мы остановили выбор на Security Vision SOAR, поскольку автоматизация существенно снижает трудозатраты на уведомления и отчётность, а также ускоряет анализ уязвимостей и управление конфигурациями», — рассказал Андрей Нуйкин, начальник отдела обеспечения безопасности информационных систем компании «Евраз».

Security Vision NG SOAR интегрируется с центрами реагирования регуляторов — ГосСОПКА НКЦКИ, FinCERT ЦБ, а также с внешними ИБ-сервисами: песочницами, антивирусами, платформами Threat Intelligence и решениями для управления уязвимостями. Всё это даёт возможность выстраивать полную цепочку реагирования — от обнаружения до отчёта.

В продукт встроены ML-модели, которые анализируют накопленный опыт SOC-команд:

  • определяют вероятность ложноположительных срабатываний (False Positive);
  • находят похожие инциденты и подсказывают, как они решались ранее;
  • дают рекомендации по действиям на разных этапах расследования;
  • отвечают на вопросы аналитиков по документации и базе знаний.

«На базе Security Vision можно реализовать практически любой сценарий реагирования. Подход low-code и встроенные ML-инструменты позволяют быстро адаптировать систему под специфику конкретной инфраструктуры», — отметил Вячеслав Касимов, директор департамента информационной безопасности Московского кредитного банка.

Кроме того, NG SOAR поддерживает визуальные графы связей, интерактивные карты атак и тепловые карты техник MITRE ATT&CK. Это помогает специалистам не только отслеживать ход атаки, но и понимать, какие методы используют злоумышленники, и какие средства защиты оказались наиболее эффективными.

«Мы перезапустили нашу IRP-платформу на базе Security Vision — это позволило кратно ускорить реагирование на инциденты», — поделился опытом Павел Гончаров, заместитель директора по развитию Solar JSOC.

Сегодня решения Security Vision применяются в финансовом секторе, госсекторе и крупных коммерческих SOC. Компании отмечают, что российские разработки этого класса уже достигли уровня зрелости западных аналогов и нередко превосходят их по функциональности и возможностям интеграции.

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

ИИ Яндекса отражает до 150 DDoS-атак в месяц — 99,9% автоматически

Искусственный интеллект Яндекса каждый месяц справляется в среднем со 150 DDoS-атаками на сервисы компании. С начала года таких атак было уже около 800, рассказал ТАСС директор по информационной безопасности компании Александр Каледа.

По его словам, нагрузка сильно колеблется: в пиковые периоды количество атак поднимается до 150 в месяц, в спокойные — опускается до 50–60.

Но при этом подавляющее большинство атак — свыше 99,9% — нейтрализуются полностью автоматически, без участия человека.

Каледа поясняет, что речь идёт в основном о сложных атаках, направленных на нарушение работы сервисов и приложений. ИИ помогает выявлять нетривиальные признаки угроз, которые невозможно описать простыми правилами.

«В отличие от традиционного подхода, где правила быстро устаревают, ИИ находит нестандартные сочетания технических и поведенческих признаков. Такой подход сложнее обойти злоумышленникам», — отметил он.

После отражения атаки проходят разбор и анализ. Сейчас около 75% таких разборов выполняются автоматически: система классифицирует инциденты и пополняет обучающую выборку, что помогает быстрее реагировать на новые типы угроз.

Атаки Яндекс отражает с помощью собственного сервиса «Антиробот». Он анализирует весь входящий трафик в режиме реального времени и определяет, какие запросы поступают от реальных пользователей, а какие — от автоматизированных систем, участвующих в атаке.

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