R-Vision представила продукт класса Deception

R-Vision представила продукт класса Deception

R-Vision представила продукт класса Deception

Компания R-Vision, российский разработчик систем кибербезопасности, анонсировала выпуск нового продукта – R-Vision Threat Deception Platform. Новинка относится к технологиям класса Deception, которые позволяют обнаруживать злоумышленников, проникших в инфраструктуру предприятия, и предотвращать атаки на ранних этапах.

Под технологиями Deception (в переводе с английского, «введение в заблуждение») понимают технологии создания цифровых имитаций объектов ИТ-инфраструктуры с целью выявления злоумышленников, проникших в корпоративную сеть. С помощью набора ловушек и приманок такие системы детектируют присутствие хакера, замедляют его продвижение внутри сети, запутывая среди ложных объектов, и дают возможность ИБ-специалистам остановить развитие атаки на ранней стадии. Одно из важных преимуществ технологий Deception – практически нулевой процент ложных срабатываний. Поскольку ловушки и приманки предназначены только для привлечения внимания злоумышленника и не используются в нормальных рабочих процессах, любое взаимодействие с ними с высокой вероятностью свидетельствует об инциденте.

Согласно отчету Gartner Hype Cycle for Security Operations, 2020, платформы Deception могут стать высокоэффективным дополнением к классическим инструментам детектирования угроз, который к тому же требует минимальных усилий на этапе первоначальной настройки. По мнению аналитиков Gartner, эта технология на сегодня еще слабо используется ИБ-специалистами, однако в перспективе от 5 до 10 лет станет мейнстримом.

«Традиционные превентивные техники в современных условиях становятся все менее эффективными, что подтверждают многочисленные новости о крупных инцидентах и статистика исследований. Рано или поздно злоумышленники находят способ проникнуть в периметр, стараясь избегать грубых методов и оставаться незамеченными для классических средств мониторинга, – рассказывает Александр Бондаренко, генеральный директор R-Vision. – Основным преимуществом решений класса Deception является то, что они дают в руки служб информационной безопасности серьезный козырь – теперь злоумышленнику достаточно всего одной ошибки в выборе цели для атаки, чтобы он попал на радар служб мониторинга. Кроме того, системы класса Deception производят гораздо меньше ложных срабатываний, с высокой вероятностью указывая на присутствие злоумышленника в инфраструктуре».

Платформа R-Vision Threat Deception Platform позволяет автоматически разворачивать системы ловушек, эмулирующих реальные ИТ-активы организации, и управлять ими из единого центра. Ловушки могут воспроизводить приложения, устройства, сетевое оборудование, сервера, рабочие станции, сервисы, службы и имитировать сетевое взаимодействие. Для привлечения внимания атакующего на ловушках и по узлам реальной инфраструктуры автоматически расставляются приманки - информация, представляющая потенциальную ценность. Это могут быть файлы конфигураций, история браузера, черновики, ключи ssh, файлы с паролями и другими данными, которые генерируются автоматически, соблюдая характерные для организации параметры.

При регистрации взаимодействия с приманками и ловушками, R-Vision TDP собирает и обрабатывает эти события и направляет оповещение ИБ-специалисту. События безопасности могут также передаваться во внешние системы, такие как IRP/SOAR и SIEM для реагирования.

R-Vision TDP поддерживает тесную интеграцию с другими продуктами линейки R-Vision. Использование продукта в связке с R-Vision IRP позволит быстро оценить масштаб атаки, выявить другие скомпрометированные системы организации на основе данных по инциденту от платформы Deception и автоматизировать реагирование. Атрибуты и индикаторы компрометации, собранные R-Vision TDP в результате анализа действий злоумышленника, могут автоматически передаваться в платформу управления данными киберразведки R-Vision TIP. Платформа R-Vision TIP, в свою очередь, позволит дообогатить эти данные, выявить взаимосвязи с другими доступными сведениями, настроить автоматический мониторинг в событиях SIEM и блокировку средствами защиты. Таким образом, использование R-Vision TDP в комплексе с другими продуктами R-Vision дает ощутимый синергетический эффект.

Официальный релиз продукта запланирован на первый квартал 2021 года, но старт пилотных проектов планируется уже на ближайшее время.

В России впервые оштрафовали за лайки под видео на YouTube

В России впервые вынесено судебное решение о штрафе за лайки под видеороликами на YouTube. Штраф в размере 30 тысяч рублей получил Василий Йовдий — пенсионер, уроженец Украины, проживающий в городе Ковдор Мурманской области. Суд признал его виновным в публичной дискредитации Вооружённых сил РФ.

Об этом сообщает телеграм-канал Baza со ссылкой на судебные материалы.

Основанием для решения стали одобрительные реакции в виде лайков, которые мужчина ставил под видеороликами на YouTube-каналах, принадлежащих иноагентам.

В материалах дела указано, что Йовдий, в частности, поставил лайк под видео о теракте 17 декабря 2024 года в Москве, в результате которого погибли начальник войск РХБЗ Игорь Кириллов и его адъютант Илья Поликарпов.

 

В ходе рассмотрения дела мужчина признал вину, раскаялся и заявил, что не поддерживает действующую власть на Украине. Суд учёл эти обстоятельства, а также его пенсионный возраст, и назначил минимальное наказание, предусмотренное статьёй 20.3.3 КоАП РФ.

История примечательна тем, что ранее ответственность за «лайки» в судах напрямую не применялась. При этом в 2024 году вице-спикер Госдумы Владислав Даванков, выдвигавшийся в президенты от партии «Новые люди», вносил законопроект, предлагающий запретить привлечение граждан к административной ответственности за реакции в соцсетях.

Он предлагал дополнить статьи КоАП о возбуждении ненависти и дискредитации ВС РФ примечанием о том, что выражение эмоций в виде лайков и реакций не должно рассматриваться как правонарушение. На данный момент эта инициатива так и не была принята.

Случай в Ковдоре может стать прецедентом, который покажет, как именно суды будут трактовать цифровые реакции пользователей в дальнейшем.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru