Защита бизнеса (46)

Детектор лжи у многих ассоциируется исключительно с кадрами из шпионских фильмов или громкими криминальными расследованиями. Однако в действительности эта технология давно стала частью повседневной деловой и личной практики. Инструмент, научно именуемый полиграфом, представляет собой комплекс датчиков, которые фиксируют малейшие изменения физиологических параметров человека в ответ на заданные вопросы. Прибор не умеет читать мысли, но он безупречно считывает реакции вегетативной нервной системы, которые невозможно контролировать волевым усилием. Именно эта особенность делает метод востребованным там, где цена ошибки или обмана слишком высока. Профессиональная проверка на полиграфе позволяет получить объективные ответы в ситуациях, когда стандартные методы проверки фактов заходят в тупик. Как бизнес защищает свои активы от внутренних угроз Безопасность любого коммерческого...

Алексей Колодка, директор по работе с государственными заказчиками «ГИГАНТ Компьютерные системы» рассказал о том, насколько сложно российским компаниям внедрять рекомендации ФСТЭК по защите сетевого периметра, какие средства автоматизации для этого существуют и есть ли на рынке отечественные инструменты, способные полноценно реализовать все требования регулятора.  — Насколько сложными в реализации российскими компаниями являются рекомендации, предложенные ФСТЭК? Рекомендации ФСТЭК сами по себе не стали для рынка неожиданностью. Регулятор давно движется именно по пути постепенного внедрения новых подходов: сначала через разъяснение, обсуждение с рынком, участие в профильных конференциях и только потом через формализацию требований. Поэтому для большинства зрелых игроков эти рекомендации - скорее логичное продолжение уже намеченного курса, чем резкое изменение правил. Если говорить о...

Андрей Скороходов, руководитель исследовательских проектов UDV GROUP рассказывает о реальных возможностях искусственного интеллекта в SOC, где AI может заменить первую линию, а где без человека не обойтись.  Какие задачи первой линии SOC сегодня действительно лучше всего автоматизируются с помощью AI/ML — триаж алертов, дедупликация, приоритизация инцидентов или первичный контекстный анализ? Прежде всего автоматизация с ML/AI хорошо интегрируется в процесс приоритезации или триажа инцидентов, поиска аномальных или связанных событий из различных источников. Кроме того, современные LLM модели могут достаточно хорошо справляться с помощью аналитикам как при общем анализе с использованием собственных знаний модели или базы знаний SOC, так и при формировании рекомендаций Заказчику или обогащении инцидента. Также решения с ML/AI могут успешно применяться для формирования отчетов...

Михаил Пырьев, менеджер продукта UDV NTA, рассказал о принципиальных отличиях NDR от традиционных средств мониторинга сети, сложностях внедрения, неочевидных угрозах, которые закрывает NDR, а также о ключевых тенденциях развития NDR-технологий. — В чем принципиальное отличие NDR от традиционных средств мониторинга сети? Ключевое отличие - в назначении и глубине аналитики. Традиционные инструменты мониторинга в первую очередь фиксируют состояние инфраструктуры через метрики и баз