В Гарда Deception 1.10 сократили время реагирования на инциденты

В Гарда Deception 1.10 сократили время реагирования на инциденты

В Гарда Deception 1.10 сократили время реагирования на инциденты

По словам разработчиков, сократить время реагирования в новой версии Гарда Deception под номером 1.10.0 удалось за счет интеграции с брокером сообщений Apache Kafka.

Теперь система автоматически создает инцидент в информационной безопасности с уведомлением ответственных лиц при попытке подозрительных попытках авторизации.

Гарда Deception относится к DDP-платформам (Distributed Deception Platform, распределенная платформа ложных целей). Она создаёт фиктивный слой объектов ИТ-инфраструктуры предприятия, которые неотличимы от защищаемых узлов сети. Интерактивные ловушки отвлекают внимание злоумышленника, позволяя выиграть время для нейтрализации кибератаки.

Интеграция с брокером Kafka позволила «Гарда Deception» быстрее сверять данные авторизации реальных пользователей с фейковыми. В итоге система определяет злоумышленника еще до его взаимодействия с ловушкой.

Также в новой версии системы расширены возможности создания и настройки политик распространения приманок. Теперь их можно привязать к конкретным супервизорам и конкретным машинам на каждом супервизоре, делая процесс управления приманками более гибким.

Гарда Deception 1.10.0 позволяет создавать настраиваемые шаблоны форматов фиктивных учетных записей. Кроме того, система позволяет эмулировать сетевые устройства и создавать ловушки типов «сетевой маршрутизатор» и «коммутатор».

Новая версия продукта поддерживает распространение приманок в Windows, Linux, macOS.

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