В Security Vision NG SGRC расширили возможности управления ИБ

В Security Vision NG SGRC расширили возможности управления ИБ

В Security Vision NG SGRC расширили возможности управления ИБ

Компания Security Vision сообщила о крупном обновлении раздела Governance («Управление информационной безопасностью») в продукте Security Vision NG SGRC. Обновление затрагивает базовые процессы управления ИБ — от определения ролей и стратегии до планирования, рисков и актуализации политик.

Обновлённый раздел делает акцент на выстраивании ИБ «с нуля»: с определения миссии и видения информационной безопасности, а также организационной структуры.

В системе используется ролевая модель RASCI, которую можно адаптировать под конкретную организацию и сразу увидеть незакрытые роли и зоны ответственности.

В рамках Governance формируется организационный контекст ИБ, включая перечень заинтересованных сторон:

  • внутренних — подразделения, руководители, лица, принимающие решения;
  • внешних — регуляторы, партнёры, акционеры.

Их требования и приоритеты в дальнейшем учитываются при оценке рисков.

Стратегия и фреймворки

На уровне стратегии в NG SGRC можно выбрать базовый фреймворк развития ИБ. В системе доступны NIST CSF 2.0 и ISO 27001, при этом допускается создание собственного фреймворка или комбинирование подходов.

Именно на этом этапе задаются ориентиры развития кибербезопасности и формируется логика дальнейших процессов.

 

Управление рисками и планирование

В обновлённом разделе также определяются ключевые элементы риск-менеджмента:

  • бизнес-риски;
  • процесс и методика управления рисками;
  • риск-аппетит и толерантность к риску.

На базе выбранного фреймворка проводится анализ текущего и целевого состояния ИБ. По его итогам формируется стратегический план, который можно разбить на этапы, назначить исполнителей и отслеживать прогресс на сводных дашбордах.

Процессы и политики — автоматически

После выбора фреймворка система автоматически формирует перечень процессов информационной безопасности. Для них доступны типовые описания этапов и действий, а также связанные частные политики ИБ.

Для большинства документов, включая базовую политику информационной безопасности, в NG SGRC предусмотрены шаблоны, упрощающие подготовку и актуализацию документов.

Поддержание актуальности

Отдельное внимание в обновлении уделено поддержанию актуального состояния ИБ. В системе можно настроить интервалы пересмотра процессов, политик и других сущностей, а также назначить ответственных сотрудников, которые будут получать соответствующие уведомления.

В целом обновление Governance делает акцент не на отдельных инструментах, а на последовательной и управляемой модели информационной безопасности, где стратегия, риски, процессы и документы связаны между собой и поддерживаются в актуальном состоянии.

Нейросеть для ЖКХ научилась материться в первый месяц обучения

Разработчикам отечественного голосового помощника для сферы ЖКХ пришлось «переучивать» систему после того, как в процессе обучения бот освоил ненормативную лексику. Этот случай наглядно показал, насколько критично качество данных, на которых обучаются нейросети.

О возникшей проблеме рассказал ТАСС президент Национального объединения организаций в сфере технологий информационного моделирования (НОТИМ) Михаил Викторов на Сибирском строительном форуме, который проходит в Новосибирске.

«Приведу забавный случай: нейросеть учится, и буквально уже в первый месяц разработчики обнаружили такую коллизию — нейросеть научилась мату. Как говорится, с кем поведёшься, от того и наберёшься. Эту проблему, конечно, пришлось устранять. Но это в том числе показатель активного взаимодействия с нашими гражданами», — рассказал Михаил Викторов.

При этом, по его словам, внедрение ботов позволило сократить число операторов кол-центров в 5–6 раз без потери качества обслуживания. Нейросетевые инструменты способны обрабатывать до 90% входящих обращений.

Уровень удовлетворённости качеством обслуживания, по оценке Викторова, составляет около 80%. Передавать звонки операторам целесообразно лишь в экстренных случаях — например, при аварийных ситуациях.

Эксперты ранее отмечали, что именно данные, на которых обучается ИИ, являются ключевой причиной появления некорректных или предвзятых ответов нейросетевых инструментов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru