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.

Российские пользователи Java рискуют безопасностью

Согласно отчету Axiom JDK «Тренды Java в России 2024», отечественные разработчики активно внедряют новые релизы Java и возможности ИИ. Но 89% рискует безопасностью, используя зарубежные платформы или решения с открытым кодом.

Как показало исследование, переход на новые релизы Java в России идет динамичнее, чем за рубежом, где многие базируются на ранних версиях Java с долгосрочной поддержкой (LTS, long term support).

Напротив, в России запускается много новых проектов. Так, версию Java 17, вышедшую в сентябре 2021 г., используют почти 70% респондентов, а Java 21, вышедшую в сентябре 2023 г., – 36%. При этом более трети респондентов используют две LTS-версии, а около четверти – три.

 

Без малого половина разработчиков (48%) использует генеративный искусственный интеллект для написания кода. Наиболее популярным инструментом является ChatGPT, который применяет 35%. Почти четверть (23%) экспериментируют с двумя и более нейросетями, 70% ограничивается одним инструментом. При этом авторы исследования обнаружили четкую корреляцию между использованием искусственного интеллекта и новых версий Java.

Подавляющее большинство респондентов в промышленной эксплуатации по-прежнему используют зарубежные дистрибутивы Java, так что потенциал для импортозамещения по-прежнему остается большим. Однако авторы исследования напоминают, что использование в критических системах Java-компонентов без обновления и поддержки увеличивает риски на фоне роста технологических угроз и многообразия систем в ИТ-инфраструктуре.

62% респондентов используют устаревшие версии Java — Java 8 (2014) или Java 11 (2018), которые Oracle распространяла бесплатно. Основной причиной отказа от миграции на новые релизы является высокая трудоемкость процесса, требующего замены всех библиотек-зависимостей.

В топ-5 дистрибутивов вошли Oracle JDK (37%), Liberica JDK (33%), Eclipse Temurin (25%), Amazon Corretto (14%) и Red Hat OpenJDK (14%). Отечественная платформа Axiom JDK с долей 11% заняла шестое место.

 

«Россия — это страна, где Java уже не просто язык программирования, а, по сути, культурный код ИТ-отрасли. Исследование показало огромный аппетит отечественных разработчиков к инновациям и стремление осваивать их ускоренными темпами. В этом и парадокс: стабильность отечественного бизнеса требует смелых решений, включая отказ от зарубежных Java-дистрибутивов без поддержки, которые повышают риски безопасности. Чтобы обеспечить устойчивость бизнеса и технологическую независимость страны, сегодня нужна не просто Java, а целая экосистема — от среды разработки до серверов приложений и библиотек. Здесь мы видим основное направление развития Java-разработки в следующем году», — отметил Сергей Лунегов, директор по продуктам Axiom JDK.

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