KUMA 4.2 получила ИИ для выявления компрометации учётных данных

KUMA 4.2 получила ИИ для выявления компрометации учётных данных

KUMA 4.2 получила ИИ для выявления компрометации учётных данных

«Лаборатория Касперского» выпустила обновление своей SIEM-платформы Kaspersky Unified Monitoring and Analysis Platform (KUMA) — версия 4.2 получила сразу несколько заметных доработок. Главная из них — использование машинного обучения для выявления признаков компрометации учётных записей.

Новая ИИ-функциональность анализирует поведение пользователей и ищет аномалии, сравнивая текущую активность с привычным историческим профилем.

Если система замечает подозрительные отклонения, специалисты по ИБ получают уведомление о возможной краже или компрометации учётных данных. Такой подход позволяет реагировать на инциденты на более раннем этапе, ещё до того, как атака разовьётся.

В обновлении также появилась более гибкая ролевая модель. Теперь в KUMA можно создавать, дублировать и настраивать роли под конкретные бизнес-процессы и организационную структуру компании. Это упрощает управление доступами и помогает точнее распределять права между командами.

Отдельного внимания заслуживает коррелятор 2.0, который пока доступен в бета-версии. Он стал отказоустойчивым, масштабируемым по горизонтали и, по заявлению разработчиков, обеспечивает прирост производительности примерно в пять раз при одновременном снижении требований к инфраструктуре.

Ещё одно практичное нововведение — резервное копирование данных о событиях. В версии 4.2 можно выгружать информацию в защищённые, неизменяемые архивы. Это упрощает расследование инцидентов, проведение аудитов и выполнение регуляторных требований.

Наконец, в KUMA появилась возможность запускать длительные поисковые запросы в фоновом режиме. Это особенно удобно при разборе сложных инцидентов, когда нужно анализировать события за большой период времени, не останавливая текущую работу в системе.

По словам руководителя направления развития единой корпоративной платформы «Лаборатории Касперского» Ильи Маркелова, спрос на SIEM-системы продолжает расти, особенно среди компаний, которые выстраивают собственные SOC. В компании подчёркивают, что развитие KUMA идёт в сторону автоматизации и снижения нагрузки на специалистов, чтобы они могли сосредоточиться на анализе сложных атак и профилактике инцидентов, а не на рутинных операциях.

Диспетчер задач Windows 11 научился вычислять пожирателей NPU

Microsoft расширила функциональность Диспетчера задач Windows 11 новыми инструментами для контроля ИИ-нагрузки. Теперь пользователи смогут увидеть не только общую активность нейропроцессора, но и конкретные приложения, которые занимают NPU и расходуют его память.

На страницах «Процессы», «Пользователи» и «Подробности» появились необязательные столбцы NPU и NPU Engine.

В разделе «Подробности» также можно включить показатели выделенной и общей памяти нейропроцессора. Это поможет выяснить, какое приложение действительно запускает локальный ИИ, а какое просто громко пишет об этом в рекламе.

Нейронные блоки, встроенные в GPU, теперь отображаются на странице «Производительность». Если программа использует специализированный ускоритель видеокарты, Диспетчер задач покажет GPU — Neural. Работа через NPU может обозначаться как NPU — Compute или NPU — Neural — название зависит от процессора и драйвера.

Новые метрики позволяют быстро заметить плохо оптимизированные приложения. Если программа активно жарит CPU, а NPU простаивает и отметка GPU — Neural отсутствует, значит, ИИ-задача, вероятно, выполняется программно. Результат предсказуем: ниже скорость, выше энергопотребление и перегревшийся ноутбук.

Дополнительно Microsoft добавила столбец Isolation. Он показывает, какие приложения запущены в изолированной среде AppContainer.

Все новые показатели скрыты по умолчанию. Включить их можно щелчком правой кнопки мыши по заголовкам таблицы. Изменения описаны в официальном обновлении Windows 11.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru