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.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Сбер разработал комплексную модель угроз для ИИ

Эксперты Сбера разработали модель угроз для искусственного интеллекта (включая генеративный ИИ), охватывающую все этапы жизненного цикла таких систем — от подготовки данных до интеграции в приложения.

Документ опубликован на портале киберграмотности Сбера «Кибрарий». Он не привязан к конкретной отрасли и предназначен для оценки потенциальных уязвимостей, адаптации защитных механизмов и минимизации рисков.

В исследовании описаны 70 угроз, связанных с применением как предиктивных, так и генеративных моделей ИИ. Особое внимание уделено рискам, возникающим при использовании генеративных систем, чье распространение стремительно растёт. Для каждой угрозы определены затрагиваемые свойства информации — конфиденциальность, целостность и доступность, а также объекты воздействия, будь то обучающие датасеты или модели с открытым исходным кодом. Модель включает схему взаимодействия таких объектов и их детальное описание.

«Сбер активно применяет технологии искусственного интеллекта в бизнес-процессах и глубоко понимает возникающие угрозы. В ответ на эти вызовы мы создали первую в России модель киберугроз, охватывающую весь спектр рисков, связанных с разработкой и использованием ИИ. Этот документ позволит организациям любой сферы — от финансов до госструктур и промышленности — системно оценивать уязвимости, настраивать защитные меры и снижать возможные потери», — отметил вице-президент Сбера по кибербезопасности Сергей Лебедь.

Ключевые риски при использовании ИИ — это принятие ошибочных решений и утечки данных, использованных при обучении моделей. Кроме того, ИИ активно используют киберпреступные группировки в своих целях.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru