Вышла R-Vision TIP 2.0 с новым источником данных Threat Intelligence

Вышла R-Vision TIP 2.0 с новым источником данных Threat Intelligence

Вышла R-Vision TIP 2.0 с новым источником данных Threat Intelligence

Компания R-Vision представила платформу анализа данных об угрозах R-Vision Threat Intelligence Platform (TIP) версии 2.0. Ключевые изменения затронули механизм ранжирования индикаторов компрометации, интеграцию с системой R-Vision IRP, а также у пользователей появилась возможность получения качественных данных с помощью нового источника Threat Intelligence.

Одним из основных обновлений платформы стало улучшение скоринговой модели, посредством которой рассчитывается рейтинг индикаторов компрометации. Новая модель производит расчет рейтинга на основании статистических метрик, которые рассчитываются для собранных данных. При расчете учитывается ряд параметров, среди них – взаимосвязи индикатора и весь связанный с ним контекст, полнота поступающей информации и своевременность предоставления данных относительно других подключенных источников. Также учитывается факт нахождения или отсутствия индикатора компрометации в списке исключений. Благодаря усовершенствованной скоринговой модели R-Vision TIP аналитики центров мониторинга могут выявлять наиболее релевантные и вредоносные индикаторы компрометации и работать с актуальными для компании угрозами.

В новой версии платформы улучшен механизм интеграции с R-Vision IRP: теперь данные событий обнаружения раскладываются по полям индикаторов в карточке инцидента на стороне IRP-системы, а для случаев массовых детектов реализована возможность группировки событий при отправке в R-Vision IRP. Благодаря этой функциональности можно более гибко настраивать реагирование на инциденты в зависимости от количества или степени вредоносности возникающих событий обнаружения.

Пользователи R-Vision TIP 2.0 смогут получать данные об угрозах из нового источника. R-Vision Threat Intelligence feed – это отдельный сервис, который автоматически собирает и обрабатывает TI-отчеты из открытых источников, извлекает из них индикаторы компрометации и связанный контекст и передает все данные в систему. При подключении сервиса R-Vision Threat Intelligence feed к платформе пользователю будут доступны TI-отчеты в человекочитаемом формате. У аналитика будет информация обо всех важных объектах, связанных с отчетом: индикаторах компрометации, злоумышленниках, вредоносном ПО, а также иной контекст. Данные отчета можно проанализировать и использовать для поиска в инфраструктуре организации или для интеграции со средствами защиты. R-Vision Threat Intelligence feed помогает получать качественную и полную информацию об угрозах, не расходуя время аналитиков SOC на обработку отчетов формата pdf вручную и последующее занесение и связывание данных в используемой системе.

«Постоянно общаясь с нашими пользователями, мы видим, что потребности в Threat Intelligence становятся все более зрелыми из года в год. Ожидания от TI-платформ растут: пользователи ждут не просто агрегатор данных, но и механизмы, которые будут обеспечивать качество данных, автоматизацию операций поиска индикаторов компрометации и различные интеграции с внутренней экосистемой ИБ», — 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