Kaspersky выпустила платформу для работы с потоками данных об угрозах

Kaspersky выпустила платформу для работы с потоками данных об угрозах

Kaspersky выпустила платформу для работы с потоками данных об угрозах

«Лаборатория Касперского» представила комплексную платформу Kaspersky CyberTrace, которая позволяет поддерживать полный цикл работ со сведениями об угрозах (Threat Intelligence). Решение даёт возможность выявлять индикаторы компрометации в инфраструктуре организации, проводить всесторонний анализ и приоритизировать обнаруженные киберинциденты, определять наиболее эффективную стратегию реагирования на них, а также обмениваться сведениями о выявленных угрозах с доверенными организациями (например CERT или партнёрами).

Число оповещений от различных систем информационной безопасности (ИБ), которые ежедневно обрабатывают аналитики в центрах мониторинга и реагирования на киберинциденты, растёт в геометрической прогрессии. Интеграция машиночитаемых аналитических данных об угрозах в существующие средства управления кибербезопасностью, такие как SIEM-системы, позволяет классифицировать и приоритизировать события для дальнейшего анализа и реагирования. Однако постоянный рост этих потоков информации мешает определять источники, актуальные для конкретной организации. Данные предоставляются в различных форматах и включают большое количество индикаторов компрометации, что существенно усложняет их дальнейшую обработку SIEM-системами и другими средствами управления сетевой безопасностью.

Комплексная Threat Intelligence платформа, созданная «Лабораторией Касперского», позволяет работать с любым потоком аналитических данных в разных форматах (JSON, STIX, XML, MISP и CSV) и интегрировать информацию об угрозах с различными системами безопасности для их использования в дальнейшем. Kaspersky CyberTrace поддерживает интеграцию «из коробки» с большим числом SIEM-систем и источников логов.

Продукт осуществляет внутренний процесс анализа и сопоставления поступающих данных, что значительно снижает рабочую нагрузку на SIEM-систему. Он генерирует собственные оповещения при обнаружении угроз и через программный интерфейс приложения (API) интегрируется с уже существующими процессами мониторинга и реагирования. Кроме того, платформа поддерживает мультитенантную архитектуру, тем самым позволяет реализовать сценарии использования поставщиков сервисов безопасности (MSSP) или крупных компаний. Второе уместно, когда есть необходимость анализировать события различных организаций или дочерних отделений.

«ИБ-специалистам важно оперативно обнаруживать критичные оповещения систем безопасности, чтобы принимать взвешенные решения об их передаче группам реагирования. Платформа Kaspersky CyberTrace даёт такую возможность за счёт её совместного использования с потоками данных “Лаборатории Касперского”. Кроме того, подобный симбиоз помогает снизить нагрузку на аналитиков безопасности и предотвратить их выгорание, более эффективно использовать имеющиеся ресурсы и сосредоточить усилия на работе с серьёзными инцидентами», – комментирует Артём Карасёв, старший менеджер по продуктовому маркетингу «Лаборатории Касперского».

Решение Kaspersky CyberTrace помогает получить наглядное представление об используемых источниках данных для выбора поставщиков, которые наиболее ценны с точки зрения скорости обнаружения инцидентов. Комплексная платформа также поддерживает интеграцию с SIEM-решением Kaspersky Unified Monitoring and Analysis Platform (KUMA), включая единый веб-интерфейс.

Более подробная информация о продукте Kaspersky CyberTrace и его новых функциях доступна по ссылке.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru