www.samag.ru
     
Поиск   
              
 www.samag.ru    Web  0 товаров , сумма 0 руб.
E-mail
Пароль  
 Запомнить меня
Регистрация | Забыли пароль?
Журнал "Системный администратор"
Журнал «БИТ»
Подписка
Архив номеров
Где купить
Авторам
Рекламодателям
Контакты
   

  Опросы
  Статьи

Мониторинг  

Какая задача мониторинга отнимает больше всего времени?

Многие системные администраторы тратят до 30% рабочего времени на рутину мониторинга. Но

 Читать далее...

Рынок труда  

Какие навыки вы хотите развивать в 2026 году?

Рынок труда меняется быстро. Еще вчера его называли рынком соискателей, а сегодня

 Читать далее...

Книжная полка  

От сисадмина до архитектора: книги, которые прокачают ваш стек в этом году

Новинки от издательства «БХВ» отличаются тем, что в них часто делается упор

 Читать далее...

Автоматизация  

Автоматизируем рутину: что реально работает?

Многие сисадмины автоматизировали что-то за последний год. Но далеко не все остались

 Читать далее...

Защита ИТ-системы  

Практическая защита: что вы внедрили и что мешает?

Какие меры безопасности реально внедрить в реальных условиях – и что не

 Читать далее...

Вопрос-ответ  

Обеспечиваем безопасную эксплуатацию базы данных

Что для вас чаще всего является причиной инцидентов с БД? Как вы

 Читать далее...

Книжная полка  

От «безопасного» Linux до Контролируемого взлома

Издательство «БХВ» продолжает радовать читателей интересными новинками и в наступившем году. Вы можете

 Читать далее...

1001 и 1 книга  
19.03.2018г.
Просмотров: 13498
Комментарии: 0
Машинное обучение с использованием библиотеки Н2О

 Читать далее...

12.03.2018г.
Просмотров: 13608
Комментарии: 0
Особенности киберпреступлений в России: инструменты нападения и защита информации

 Читать далее...

12.03.2018г.
Просмотров: 11069
Комментарии: 0
Глубокое обучение с точки зрения практика

 Читать далее...

12.03.2018г.
Просмотров: 5934
Комментарии: 0
Изучаем pandas

 Читать далее...

12.03.2018г.
Просмотров: 6781
Комментарии: 0
Программирование на языке Rust (Цветное издание)

 Читать далее...

19.12.2017г.
Просмотров: 6660
Комментарии: 0
Глубокое обучение

 Читать далее...

19.12.2017г.
Просмотров: 9497
Комментарии: 0
Анализ социальных медиа на Python

 Читать далее...

19.12.2017г.
Просмотров: 6103
Комментарии: 0
Основы блокчейна

 Читать далее...

19.12.2017г.
Просмотров: 6319
Комментарии: 0
Java 9. Полный обзор нововведений

 Читать далее...

16.02.2017г.
Просмотров: 10481
Комментарии: 0
Опоздавших не бывает, или книга о стеке

 Читать далее...

17.05.2016г.
Просмотров: 13949
Комментарии: 0
Теория вычислений для программистов

 Читать далее...

30.03.2015г.
Просмотров: 15402
Комментарии: 0
От математики к обобщенному программированию

 Читать далее...

18.02.2014г.
Просмотров: 17727
Комментарии: 0
Рецензия на книгу «Читаем Тьюринга»

 Читать далее...

13.02.2014г.
Просмотров: 12578
Комментарии: 0
Читайте, размышляйте, действуйте

 Читать далее...

12.02.2014г.
Просмотров: 10583
Комментарии: 0
Рисуем наши мысли

 Читать далее...

10.02.2014г.
Просмотров: 8790
Комментарии: 4
Страна в цифрах

 Читать далее...

18.12.2013г.
Просмотров: 7392
Комментарии: 0
Большие данные меняют нашу жизнь

 Читать далее...

18.12.2013г.
Просмотров: 6199
Комментарии: 0
Компьютерные технологии – корень зла для точки роста

 Читать далее...

04.12.2013г.
Просмотров: 5824
Комментарии: 0
Паутина в облаках

 Читать далее...

03.12.2013г.
Просмотров: 6142
Комментарии: 1
Рецензия на книгу «MongoDB в действии»

 Читать далее...

Друзья сайта  

 Security Vision сообщает о выходе обновления SOAR: локальный ИИ-ассистент, ML-summary и ML-скоринг

Просмотров: 532

Security Vision сообщает о выходе обновления SOAR: локальный ИИ-ассистент, ML-summary и ML-скоринг

Security Vision SOAR — комплексное решение для управления и автоматизации обработки инцидентов информационной безопасности на всех стадиях жизненного цикла согласно лучшим практикам по NIST/SANS: подготовка, выявление, анализ, сдерживание, устранение, восстановление, постинцидент.

Ключевые особенности Security Vision SOAR

Объектно-ориентированный подход к реагированию: каждый элемент инцидента (хост, учётная запись, процесс, артефакт) рассматривается как объект со своими атрибутами, историей, связями и доступными действиями.

Динамические плейбуки: сценарии расследования и реагирования адаптируются по мере изменения контекста инцидента — при появлении новых объектов, техник MITRE ATT&CK, результатов анализа и обогащения.

Построение Kill Chain: механизм автоматически объединяет инциденты в единую последовательность этапов (в том числе с помощью дополнительных запросов недостающих сведений), показывает путь злоумышленника и эволюцию атаки.

Экспертные рекомендации: система подсказывает какие должны быть следующие шаги обработки инцидента. Учитывается контекст инцидента и накопленный опыт внутри SOC. На основе экспертной базы и ML-моделей оценивается вероятность FP, система находит схожие инциденты и рекомендуют действия, выполнявшиеся в подобных кейсах.

 Функционал оркестрации, аналитики и управления процессами

Security Vision SOAR обеспечивает оркестрацию средств защиты, аналитических сервисов и объектов инфраструктуры:

Интеграции с СЗИ: основными источниками инцидентов выступают SIEM, EDR, AV, NGFW, WAF, антиспам и другие классы решений. Большинство интеграций двусторонние — от получения данных до активного реагирования из единой консоли управления.

Взаимодействие с активами: модуль управления активами поддерживает идентификацию, инвентаризацию и получение данных как через внешние системы, так и при прямом обращении к объектам инфраструктуры.

Обогащение артефактов: в продукт заложен богатый набор интеграций как с общедоступными, так и работающими по подписке аналитическими сервисами.

Аналитические инструменты: встроенные сервисы аналитики оценивают зоны потенциального воздействия и возможные направления развития инцидента, а также выполняют автоматическую связку инцидентов с TI-бюллетенями.

Расчет достижимости активов: система автоматически выстраивает маршруты до наиболее критических и стратегических активов Компании, позволяя прогнозировать развитие атаки и будущих действий злоумышленника.

Встроенная система задач с жизненным циклом и интеграция с популярными системами заявок/ITSM (Jira, Naumen, OTRS и др.) позволяют координировать работу SOC и взаимодействовать со смежными подразделениями в едином контуре.

Новый функционал, добавленный в релизе

Локальный ИИ-ассистент: помощь с учётом контекста инцидента — полностью в контуре заказчика

В Security Vision SOAR появился ИИ-ассистент в формате чат-бота, обученный на лучших мировых практиках реагирования на инциденты, документации по продукту и практических справочных данных по администрированию и информационной безопасности. Модель отвечает на вопросы с учётом контекста конкретного инцидента: его фазы, связанных объектов, истории действий по нему, истории обработки похожих кейсов и связанных бюллетеней — помогая аналитикам быстрее интерпретировать события и принимать решения.

Модель не статична, она обучается в процессе использования в SOC на результатах обработки инцидентов, а также на бюллетенях, выпускаемых экспертном сообществом или отдельными аналитическими центрами. Дообучение модели выполняется полностью в контуре Заказчика.

ИИ-ассистент поможет в таких вопросах, как подтверждение инцидента, расшифровка событий (например, Windows Event ID) или построение команд для диагностики системы и сети, а также даст пояснения по применяемым утилитам и техникам атакующего.

Отдельный сценарий использования — интерактивная помощь по продукту и его функциональности: пользователи могут задавать вопросы и получать ответы в чат-интерфейсе.

Принципиальная особенность решения — полностью локальное размещение. ИИ-ассистент разворачивается в контуре заказчика и не взаимодействует с внешними системами, что позволяет использовать его в изолированных инфраструктурах и средах с повышенными требованиями к конфиденциальности.

ML-скоринг критичности инцидентов

В продукт включена скоринговая ML-модель, которая помогает определять критичность инцидентов информационной безопасности и обеспечивает более быструю приоритизацию в SOC.

Модель формирует оценку критичности на основании набора признаков, отражающих масштаб события и значимость затронутых активов.

 

 ML-summary - автоматический отчет по инциденту: единый стандарт итогов расследования

При закрытии инцидента ML-модель формирует краткое резюме, которое отображается в карточке закрытого инцидента и включается в отчёт по нему. В нем модель фиксирует итог расследования в едином формате, включая:

что произошло;

что было сделано при расследовании;

какие действия были предприняты;

какой получен результат;

удалось ли что-то атакующему.

Функция помогает сохранять знания по инцидентам, упрощает передачу между сменами и повышает качество управленческой отчётности.

Эффект для SOC и ИБ-подразделений

Новинки релиза направлены на практическое ускорение ежедневной работы SOC, позволяя:

быстрее интерпретировать события и артефакты;

получать более точные рекомендации по реагированию;

снизить порог вхождения новых сотрудников за счет максимального использование лучших практик, в том числе накопленных внутри организации при обработке инцидентов;

сократить время на триаж инцидентов благодаря ML-оценке критичности;

снизить потери контекста за счёт формирования стандартных и легко читаемых итогов расследования.

 

Справка о платформе Security Vision

Платформа автоматизации и роботизации процессов обеспечения информационной безопасности Security Vision – первая в ИБ ИТ-платформа Low code / No code, позволяющая роботизировать до 95% программно-технических ИТ / ИБ функций в круглосуточном режиме, тем самым обеспечивая непрерывное реагирование на угрозы, киберинциденты, поиск ИТ-активов и управление конфигурациями, поиск и управление уязвимостями, анализ данных и управление процессами. Является 100% российской разработкой, включена в Реестр российского ПО (№364 от 08.04.2016).

               Copyright © Системный администратор

Яндекс.Метрика
Tel.: (499) 277-12-45
E-mail: sa@samag.ru