Security Vision обновила SIEM: больше контекста и автоматизации для SOC

Security Vision обновила SIEM: больше контекста и автоматизации для SOC

Security Vision обновила SIEM: больше контекста и автоматизации для SOC

Компания Security Vision сообщила о выпуске масштабного обновления своей SIEM-платформы. Новая версия ориентирована на упрощение работы SOC-команд и расширение возможностей по сбору, анализу событий и реагированию на инциденты — без резкого усложнения архитектуры и процессов. Обновлённая Security Vision SIEM построена на единой No Code / Low Code-платформе Security Vision 5.

Это позволяет гибко настраивать систему под инфраструктуру заказчика, масштабировать её без переработки логики и при необходимости интегрировать с другими продуктами экосистемы Security Vision.

Активы — в одном контексте

Одним из ключевых изменений стал встроенный модуль Assets Management. Он формирует единую витрину ИТ-активов, выполняя их сканирование, идентификацию и инвентаризацию. Активы можно группировать и классифицировать по ролям и критичности, что даёт аналитику дополнительный контекст при расследовании инцидентов — от понимания сегмента сети до бизнес-значимости конкретного хоста или сервиса.

Сбор событий без жёсткой привязки к инфраструктуре

В новой версии переработан механизм сбора событий. SIEM поддерживает как агентский, так и удалённый сбор данных, в том числе через цепочки распределённых коннекторов в разных сегментах сети. Агенты могут продолжать накапливать события офлайн и передавать их в систему при восстановлении соединения.

Подключение источников упрощено за счёт типовых профилей заданий — настройки можно переиспользовать и быстро масштабировать. В системе уже предусмотрены профили для популярных методов сбора, включая WMI, Syslog, JDBC/ODBC и HTTP. Через единую консоль также выполняется управление логированием и установка агентов.

Нормализация без кода и мощная корреляция

Для большинства распространённых источников журналов — от Microsoft Server и DNS до Kubernetes, PostgreSQL и 1С — в продукте уже заложены готовые схемы нормализации. Это позволяет быстрее подключать инфраструктуру и сразу получать события в едином формате без ручной доработки.

Корреляционный движок дополнен графическим No-Code-редактором правил. Аналитики могут собирать сложные сценарии с вложенными условиями, временными зависимостями и логикой «отрицания», когда тревожным сигналом становится отсутствие ожидаемого события. Система также умеет корректно восстанавливать цепочки атак, даже если события поступают от разных источников с задержкой.

Из коробки доступно более тысячи правил корреляции, покрывающих около 73% техник MITRE ATT&CK, с привязкой как к самой матрице, так и к БДУ ФСТЭК.

Реагирование и ML-подсказки

Карточка инцидента в обновлённой SIEM объединяет данные об активах, артефактах, исходных событиях и алертах, а также рекомендации по реагированию. Прямо из карточки можно запускать ответные действия, создавать задачи (в том числе во внешних ITSM-системах), общаться с коллегами и передавать информацию через почту или мессенджеры.

В систему встроены несколько ML-моделей: для оценки вероятности ложного срабатывания, поиска похожих инцидентов и определения критичности с учётом масштаба и значимости затронутых активов. Все результаты отображаются там же, в карточке инцидента.

Работа с историей и мониторинг состояния

Отдельно в SIEM реализована ретроспективная проверка правил корреляции. Аналитики могут запускать новые или изменённые правила на уже собранных данных и смотреть, какие атаки могли быть пропущены ранее.

Для контроля состояния системы доступен набор дашбордов и отчётов, а также конструктор для создания собственных представлений без кода. Специальный дашборд мониторинга SIEM показывает ключевые метрики, аномалии в потоке событий, проблемные источники и правила с повышенным уровнем шума.

В целом обновление выглядит как попытка сделать SIEM более управляемой и удобной в повседневной эксплуатации — с акцентом на контекст, автоматизацию и снижение ручной нагрузки на SOC-аналитиков, без радикальной смены подхода к архитектуре.

ГК Солар запатентовала технологию выявления ботов на уровне HTTPS

ГК «Солар» получила патент на технологию, которая помогает автоматически отличать опасные бот-запросы от действий реальных пользователей ещё на этапе подключения к веб-серверу. Патент был выдан Роспатентом 27 ноября 2025 года. Речь идёт о механизме анализа HTTPS-соединений, который оценивает вероятность того, что запрос был отправлен ботом.

В основе разработки — математическая модель, обученная на статистике поведения легитимных пользователей и автоматических скриптов. Если система считает запрос подозрительным, пользователю предлагается пройти дополнительную проверку. Если нет — соединение устанавливается без задержек.

Подход позволяет отсеивать нежелательную активность до загрузки страницы, не перегружая сайт и не мешая реальным посетителям. Это особенно актуально для интернет-магазинов и других онлайн-ресурсов малого и среднего бизнеса, где даже кратковременные сбои могут напрямую отражаться на выручке.

По оценке разработчиков, технология помогает бороться сразу с несколькими распространёнными проблемами. Среди них — автоматизированный сбор данных, когда боты массово выгружают информацию о товарах и ценах, искажают аналитику и создают почву для мошенничества. Также система позволяет выявлять накрутку кликов и просмотров, автоматические переборы логинов и паролей, разведку перед атаками и попытки перегрузить сайт бот-DDoS-трафиком.

Как поясняют в «Соларе», ключевая идея заключалась в том, чтобы анализировать не содержимое запроса, а его технические параметры, характерные именно для автоматических инструментов. Такой подход остаётся эффективным даже в условиях, когда боты всё лучше маскируются под поведение обычных пользователей.

По словам директора продукта Solar Space Артёма Избаенкова, сегодня на ботов приходится уже более половины мирового интернет-трафика, и значительная часть этой активности связана с вредоносными сценариями. Использование нейросетевой модели позволяет снизить влияние человеческого фактора и повысить точность фильтрации.

Руководитель направления развития облачных технологий ГК «Солар» Дмитрий Лукин отмечает, что разработка выросла из практических задач защиты заказчиков. Основной целью было научиться отсеивать замаскированных ботов на самом раннем этапе, ещё до обработки запроса веб-приложением. После тестирования и доработки модель легла в основу патентованного решения.

В компании добавляют, что технология уже применяется в линейке решений Solar Space — как в облачном формате, так и в развёртываниях on-premise.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru