Вышла новая R-Vision TIP с расширенной моделью данных

Вышла новая R-Vision TIP с расширенной моделью данных

Вышла новая R-Vision TIP с расширенной моделью данных

Компания R-Vision выпустила новую версию платформы управления данными киберразведки R-Vision Threat Intelligence Platform (TIP) 1.17. Ключевые изменения затронули модель данных продукта, возможности распределенных сенсоров обнаружения индикаторов компрометации, обработку свободно распространяемых потоков данных об угрозах и формирование бюллетеней.

Для повышения качества описания угроз в R-Vision TIP 1.17 расширили модель данных. Теперь в правилах автоматизации продукта появились фильтры, позволяющие формировать атомарные выборки индикаторов компрометации, связанные с конкретной угрозой, киберпреступной группировкой или вредоносной программой. Для максимального сужения выборки аналитики SOC могут добавлять сразу несколько фильтров. Полученные данные можно экспортировать или, например, отправить в SIEM-систему для поиска релевантных индикаторов компрометации.

В новой версии платформы разработчики также улучшили распределенные сенсоры, предназначенные для сбора индикаторов на удаленных площадках рядом с потоком данных SIEM-системы. Теперь для каждого из них можно добавить свою политику, определяющую срок автоматического удаления собранных данных.

Еще одно новшество R-Vision TIP 1.17 касается обработки open source фидов об угрозах. Теперь при добавлении CSV-фидов пользователю доступен конструктор, в котором можно указать, какие объекты и из каких колонок должна собирать платформа. Это дает возможность собирать из CSV-фидов не только индикаторы компрометации, но и ценный контекст для получения более точной информации об угрозе, например, имена вредоносного ПО, временные метки, название вредоносной группировки или кампании.

Кроме того, в R-Vision TIP 1.17 расширены возможности по формированию информационных материалов об угрозах и уязвимостях. Ранее для каждой уязвимости в платформе нужно было создавать отдельные бюллетени, теперь же можно сформировать единый бюллетень о множественных угрозах. Эта функция призвана повысить удобство работы ИБ-аналитиков при необходимости распространить информацию и рекомендации по защитным мерам от связанных угроз.

«Мы планомерно развиваем как движок обработки TI-данных, так и возможности по удобному и быстрому поиску угроз внутри инфраструктуры. Первое позволяет более эффективно и качественно собирать данные TI, дает пользователям широкий кругозор и охват источников, второе помогает гибко и оперативно определять, подвержена ли инфраструктура организации актуальным для нее угрозам. Широкие возможности по сбору данных из различных источников, нормализация, валидация, механизмы управления жизненным циклом крайне важны, так как позволяют получать знания о ландшафте угроз и своевременно реагировать на них», — отметил Антон Соловей, менеджер продукта R-Vision Threat Intelligence Platform.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

Минпромторг прорабатывает систему кибербезопасности для автомобилей

Минпромторг заказал обоснование для внедрения в России национальной системы кибербезопасности автомобилей. Ведомство заинтересовала возможность злоумышленников вторгаться в работу систем управления автомобилями.

Как узнало издание «Газета Ру», Минпромторг РФ заказал проведение исследования, направленного на изучение инцидентов в безопасности, которые касались транспортных средств, создать методы анализа защиты программного обеспечения электронных блоков управления автомобилей и разработать для этого нормативно-правовую базу.

В 2023 году на выставке «Иннопром» в Казани была представлена облачная система безопасности подключенных транспортных средств. Ее разработчиками являлись ФГУП «НАМИ», «Лаборатория Касперского» и АО «ГЛОНАСС».

Как отметили опрошенные изданием эксперты, пока модель угроз для автотранспорта отсутствует. Нет четкого портрета злоумышленника, но при этом источники угроз весьма разнообразны.

Они могут привести к различным негативным последствиям, от активации несанкционированных платных подписок до создания аварийных ситуаций из-за вмешательства в работу различных систем автомобиля.

Автотранспорт действительно содержит уязвимые компоненты. Бортовые системы автомобилей были названы среди потенциально уязвимых приемников спутниковой навигации.

Кроме того, опасные уязвимости не так давно были найдены в информационно-развлекательном блоке Mazda Connect, эксплуатация одной из которых грозит вмешательством в работу двигателя, трансмиссии и тормозной системы.

Внедрение такой системы следует начинать на стадии проектирования автомобилей. Как предупреждают эксперты, на уже эксплуатируемые машины, по крайней мере, легковые, устанавливать довольно дорогостоящие системы может оказаться экономически нецелесообразным.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru