Security Vision вывела на рынок новый продукт Next Generation SOAR

Security Vision вывела на рынок новый продукт Next Generation SOAR

Security Vision вывела на рынок новый продукт Next Generation SOAR

Security Vision Next Generation SOAR (NG SOAR) является композитом технологий и функций, сфокусированным прицельно на автоматическом обнаружении и решении киберинцидентов «на лету» в соответствии с полным циклом фаз обработки инцидента (NIST).

Функции Security Vision NG SOAR на разных фазах обработки инцидентов (NIST) решают задачи таких систем, как AM, VM, SIEM, IRP, LM, SGRC, SOAR, TIP, UEBA и др., прямо необходимые для фокусного реагирования на угрозы ИБ полного цикла. Это первый продукт такого рода на российском рынке.

В Security Vision NG SOAR реализованы механизмы детектирования инцидентов кибербезопасности и уникальные методы расследования и реагирования на основе технологии динамических плейбуков и машинного обучения. Все этапы обработки инцидентов максимально автоматизированы и созданы в рамках современного объектно-ориентированного подхода.

Основная идея концепции динамических плейбуков заключается в автоматической адаптации планов реагирования под конкретную ситуацию сработавшего инцидента: система автоматически анализирует событие, его атрибуты, технику атаки, задействованные объекты и на основании этой информации автоматически выстраивает нужный плейбук с помощью входящих в продукт атомарных сценариев реагирования. За счет ретроспективного анализа окрестностей инцидента Security Vision NG SOAR определяет цепочку атаки и выстраивает реагирование, исходя из полученных объектов.

Такой подход не требует сложной предварительной разработки и настройки множества плейбуков, оценки и предрасчета маршрутов атакующего, достижимости инфраструктуры, расчета вариантов атаки, построения карт атак и инфраструктуры сети. Система каждый раз собирает подходящий план обработки инцидента.

Security Vision NG SOAR может самостоятельно осуществить триаж (первичное категорирование) поступивших от СЗИ оповещений, приоритизировать инциденты, выбрать подходящий сценарий реагирования и оперативно предпринять контрмеры по локализации инцидента для недопущения его распространения и нанесения значимого ущерба компании. Взаимодействие с СЗИ для выполнения действий по активному реагированию (отправки управляющих сигналов) целесообразно выполнять современными способами через API-интеграции, при этом для СЗИ, не поддерживающих API, сохраняется возможность подключения к ним по SSH, RPC, MSSQL и т.д.

В Security Vision NG SOAR применяются методы машинного обучения и статистического анализа свойств инцидентов для выявления аномалий и возможных незамеченных ранее киберинцидентов в инфраструктуре (механизм UEBA – User and Entity Behavior Analytics), а также для прогнозирования дальнейших шагов атакующих и развития инцидента для выбора оптимальных мер противодействия. Функционал аналитики киберугроз (платформа Threat Intelligence Platform) и механизмы обогащения данных по инцидентам из внешних и внутренних (в т.ч. Data Lake) источников, доступные в NG SOAR, позволяют контекстуализировать сведения по инциденту, предоставляя ИБ-аналитику полную картину опасности и масштаба инцидента, затронутых сущностей и элементов инфраструктуры, а также взаимосвязь инцидентов, артефактов, индикаторов компрометации друг с другом.

Security Vision NG SOAR также обладает функционалом для решения одной из важнейших для многих российских компаний задач – формирования и отправки отчетности по киберинцидентам в НКЦКИ (через систему ГосСОПКА), ФинЦЕРТ (через интерфейс АСОИ), Роскомнадзор и в отраслевые CERT. Для автоматизации такого взаимодействия Security Vision NG SOAR предлагает встроенный функционал для отправки уведомлений и обмена данными с указанными структурами, а также для создания внутренней отчетности и визуализации состояния киберзащищенности компании в целях обеспечения ситуационной осведомленности руководителей.

NG SOAR базируется на единой платформе Security Vision. Заказчикам доступны все преимущества платформы, в том числе широкие возможности кастомизации.

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

Спрос на услуги по безопасности генеративного ИИ активно растет

По данным Swordfish Security, за услугами по безопасности больших языковых моделей (LLM Security) в 2024 году обращались 35% заказчиков. Спрос на такие услуги растет прямо пропорционально внедрению подобных инструментов в бизнес-практику.

В 2025 году такая практика будет только расширяться, поскольку генеративный интеллект, прежде всего, большие языковые модели, будут внедряться все более активно. В будущем году уровень проникновения генеративного ИИ составит не менее 40%, а к 2030 году может достигнуть и 90%.

Как отметил директор по развитию бизнеса ГК Swordfish Security Андрей Иванов, рост интереса к безопасности больших языковых моделей стал одной из главных тенденций 2024 года. Недооценка таких рисков чревата серьезными проблемами. Среди таких рисков Андрей Иванов инъекции вредоносного кода в промпт, уязвимости в цепочках поставок, выдача ошибочной информации за истину на этапе обучения модели и даже кража модели злоумышленниками.

«В бизнесе используют большие модели для распознавания текста, анализа данных, предиктивной аналитики, поиска, оценки ресурса механических узлов промышленных агрегатов и многого другого. Многие отрасли, та же ИТ, активно используют ИИ-помощников. Например, в DevSecOps мы обучили и применяем модель, которая может анализировать и приоритизировать большой объем уязвимостей кода, таким образом освобождая время для квалифицированных инженеров для других, более сложных и творческих задач, — комментирует Андрей Иванов. — Критичным может оказаться, например, некорректная работа виртуальных ассистентов, которые могут влиять на клиентские решения, аналитику, дающую ошибочную информацию в цепочке поставок. Существуют атаки, отравляющие данные или позволяющие получить конфиденциальную информацию, и так далее. К этому стоит относиться как к любой информационной системе, влияющей на бизнес-процесс и проводящей, в случае компрометации, к потерям репутации и убыткам».

Внедрение ИИ требует корректировки корпоративных политик ИБ. Важно делать акцент на безопасности, а разрабатывать модели необходимо в соответствие с практиками разработки безопасного ПО, анализируя исходный код и зависимости, ответственно относиться к контролю доступа к источникам данных и стараться использовать доверенные алгоритмы обучения, уверен Андрей Иванов. Также важно учитывать то, что многие большие языковые модели используют облачную архитектуру, а это создает угрозу утечки конфиденциальных данных.

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