Продукты Security Vision вошли в реестр российского ПО как использующие ИИ

Продукты Security Vision вошли в реестр российского ПО как использующие ИИ

Продукты Security Vision вошли в реестр российского ПО как использующие ИИ

Целый ряд продуктов на платформе Security Vision успешно прошел экспертную проверку и отмечен в реестре российского ПО как использующий технологии искусственного интеллекта (ИИ).

Искусственный интеллект применяется в следующих средствах защиты информации на платформе Security Vision:

1. Средства управления киберинцидентами

IRP | SOAR | NG SOAR;

2. Средства анализа киберугроз

TIP | UEBA | AD+ML;

3. Средства управления процессами кибербезопасности

GRC | SGRC | Auto-SGRC | Auto-Compliance.

Перечисленные средства защиты позволяют решать следующие задачи:

1) Средства управления киберинцидентами (международная классификация: SOAR | NG SOAR - Security Orchestration, Automation and Response, IRP - Incident Response Platform, SIEM - Security information and event management, AM – Asset Management, CMDB, VM – Vulnerability Management и VS – Vulnerability Scanner) предназначены для централизованной координации и управления (оркестровки) средствами защиты информации, автоматизации всех этапов реагирования на инциденты ИБ (выявление, анализ, локализация, устранение инцидента, восстановление после инцидента, выполнение пост-инцидентных действий), роботизации действий специалистов по реагированию, управления событиями / инцидентами ИБ, активами и уязвимостями, автоматизации обмена информацией с регуляторами (НКЦКИ, ФинЦЕРТ).

2) Средства анализа киберугроз (международная классификация: TIP - Threat Intelligence Platform, UEBA - User and Entity Behavior Analytics, AD+ML – Anomaly Detection with Machine Learning) предназначены для сбора и обработки аналитических данных о киберугрозах (киберразведка), обнаружения киберугроз с применением технологий поведенческого анализа, выявления аномалий и машинного обучения.

3) Средства управления процессами кибербезопасности (международная классификация: SGRC - Security Governance, Risk Management and Compliance; GRC - Governance, Risk Management and Compliance) предназначены для автоматизации управления кибербезопасностью (CM – Compliance Management, BCP – Business Continuity Plan, Audit), рисками (кибербезопасности RM – Risk Management, операционными ORM – Operational Risk Management, согласно 716-П ЦБ РФ), соответствием законодательству (требованиям НПА, включая 187-ФЗ, приказы ФСТЭК и др.) и стандартам (требованиям НМД, включая различные ISO, NIST, ГОСТ и др.).

В качестве используемых технологий ИИ и ML (Machine learning) активно применяются нейросети (включая рекуррентные архитектуры), алгоритмы решающих деревьев, методы градиентного спуска, методы опорных векторов и другие.

Методы ИИ и машинного обучения используются в Security Vision как независимо, так и совместно с линейными алгоритмами: правилами корреляции, сигнатурным анализом, деревьями решений и др. для получения максимально полной картины относительно объектов наблюдения или для выявления сработок/рекомендаций, где нет возможности применить набор заранее подготовленных правил/условий или они не дают максимально полный и адаптивный к изменениям результат.

Дополнительно к моделям искусственного интеллекта, компания разрабатывает и применяет в продуктах Security Vision алгоритмы централизованного управления моделями ИИ и ML, в том числе автоматическое переобучение моделей на данных Заказчика, а также автоматический подбор параметров моделей для более качественной адаптации и применения моделей к каждой уникальной инфраструктуре и изменениям внутри информационных потоков, изменениям легитимной и не легитимной активности. Что позволяет продуктам Security Vision автоматически адаптироваться под ландшафт данных Заказчика, выдавая более точные модели и более высокие результаты.

«Согласно классическому треугольнику связей, продукты Security Vision развиваются в направлении технологий реагирования (Security orchestration tools), процессов автоматизации (Governance, risk management and compliance) и аналитики больших данных (Security data analysis). Внедрение и совершенствование механизмов искусственного интеллекта – важнейшая составляющая этого развития, позволяющая обеспечить качественно более высокую эффективность в решении задач кибербезопасности по всем трем направлениям, что особенно актуально в свете растущего числа киберугроз и нехватки квалифицированных кадров у российских компаний. Теперь системы Security Vision первыми в своих классах на государственном уровне признаны использующими ИИ и ML. Это является для нас сильным стимулом, чтобы вести еще более активную работу по их развитию и, как следствие, по обеспечению информационной безопасности отечественных организаций», – прокомментировала директор по продуктам Security Vision Анна Олейникова.

OOXML — фикция: LibreOffice обвинила Microsoft в манипуляциях

Проблемы совместимости остаются одной из главных причин, по которым пользователи не спешат переходить с Microsoft Office на LibreOffice. Формально всё работает, но на практике время от времени всплывают странности с вёрсткой, форматированием и отображением данных. И, как считают в The Document Foundation (TDF), дело тут вовсе не в LibreOffice.

Фонд, стоящий за LibreOffice, снова выступил с жёсткой критикой Microsoft. В блоге Итало Виньоли — одного из основателей TDF — корпорация из Редмонда обвиняется в том, что она игнорирует интересы отрасли ради собственных коммерческих целей.

По его словам, утверждение «OOXML — это стандарт, и его просто нужно принять» выглядит, мягко говоря, странно.

Виньоли настаивает: Office Open XML (OOXML) не может считаться полноценным стандартом, пока Microsoft не готова радикально переработать сами приложения Office. В качестве примера он напомнил о давней проблеме Excel с автопреобразованием данных — истории, которая напрямую затронула научное сообщество.

Excel годами автоматически превращал текстовые значения в даты. Для обычных таблиц это удобно, но для генетиков — катастрофа. Названия генов вроде MARCH1, SEPT1 или DEC1 Excel воспринимал как даты и превращал их в «1-Mar», «1-Sep» и «1-Dec».

В 2016 году журнал Genome Biology проанализировал почти 3,6 тысячи научных работ с Excel-файлами и выяснил, что примерно в каждой пятой были ошибки, вызванные именно автозаменой форматов.

Долгое время Microsoft считала проблему нишевой и не давала возможность отключить такое поведение. Лишь в 2023 году компания добавила соответствующую настройку; уже после того, как Комитет по номенклатуре генов человека (HGNC) был вынужден переименовать около 27 генов, чтобы избежать ошибок. К тому моменту ущерб для исследований уже был нанесён.

По словам Виньоли, OOXML «открыт» лишь формально. Спецификация формата занимает около 7 000 страниц, что делает полноценную и корректную реализацию сторонними разработчиками почти невозможной.

Кроме того, Microsoft Office сам не использует строгую версию стандарта (Strict OOXML), предпочитая так называемый Transitional-вариант. В нём до сих пор есть зависимости от старых, проприетарных форматов и поведения древних версий Word — вплоть до элементов с названиями вроде autoSpaceLikeWord95 или shapeLayoutLikeWW8.

Отдельно Виньоли критикует рекомендации использовать Windows Metafile для графики вместо открытых и кросс-платформенных форматов вроде SVG.

Для пользователей всё это выливается в знакомую проблему: документы между Office и LibreOffice открываются, но не всегда так, как ожидалось. Для TDF же это очередное подтверждение того, что формат Office по-прежнему работает как инструмент удержания пользователей внутри экосистемы Microsoft.

Спор вокруг OOXML длится уже много лет, и новый выпад со стороны LibreOffice ясно показывает: вопрос совместимости и «открытых стандартов» по-прежнему далёк от закрытия.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru