 |
Команда GISCYBERTEAM в четверке лучших red team чемпионата The Standoff 13
В этом году впервые были представлены сразу два виртуальных государства. Для каждой команды Red Team игра проходила в два этапа битва между кланами государств F и S и соревнование в формате playoff за кубок чемпионов игры – для представителей выигравшего государства и битва за специальный приз для представителей проигравшего.
Оба полигона представляли из себя виртуальный город с достоверной имитацией происходящих в нем технологических и бизнес-процессов. В проекте представлены объекты металлургии, транспорта и логистики, городского хозяйства, химической и энергетической отраслей. Каждый желающий мог наблюдать за происходящим на гептагоне в реальном времени.
Сборная компании «Газинформсервис» GISCYBERTEAM выступила на стороне красных государства F, вышла в playoff и вошла в четверку сильнейших команд, реализовав 18 атак.
В этом году в команду GISCYBERTEAM вошли специалисты по пентесту и подразделений информационной безопасности.
«Для нашей команды — это второй опыт участия за команду красных. Каждое такое выступление дает возможность нашему составу реализовывать заранее подготовленные и известные критические события в различных отраслях, тестировать новые инструментарии, отрабатывать командное взаимодействие и проводить работу над своими ошибками. Можно с уверенностью сказать, что инфраструктура StandOff одна из самых масштабных и доступных площадок по отработке своих навыков в рамках тестирования продуктовых сред. Хочется поблагодарить организаторов за подготовку и проведение столь масштабного мероприятия и успехов в реализации новых проектов», — поделился своими впечатлениями о мероприятии капитан команды, руководителя группы тестирования на проникновение компании «Газинформсервис» Сергей Носков.
Участники киберсборной единодушны во мнении: мероприятие не только ставит перед экспертами интересные задачи, но и мотивирует совершенствоваться в профессии.
Контактное лицо: Наумов Алексей
Компания: Газинформсервис
Добавлен: 04:27, 04.06.2024
Количество просмотров: 167
Страна: Россия
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия616 |
| «Платформа ОФД» присоединилась к соглашению Минцифры России о развитии и внедрении мобильной электронной подписи «Госключ». Сотрудничество направлено на проработку новых сценариев использования сервиса, обмен технологической экспертизой и поддержку интеграции в продукты электронного документооборота. |
| UDV Group: банки столкнутся с ИБ-рисками из-за нейросетей без правил, UDV Group, 17:04, 17.08.2026, Россия607 |
| Российский разработчик решений в области киберустойчивости UDV Group прокомментировал рекомендации Банка России по безопасному использованию искусственного интеллекта финансовыми организациями. По оценке эксперта компании, ИИ постепенно становится для банков не только инструментом автоматизации, но и отдельным объектом управления информационной безопасностью. |
| ActiveCloud запустил в России услугу частного облака, ActiveCloud, 20:34, 16.08.2026, Россия686 |
| Облачный провайдер ActiveCloud запустил в России услугу частного облака для размещения критически важных систем, ресурсоемких приложений и инфраструктуры с повышенными требованиями к безопасности. |
| «НОБИЛИС» ПРЕДСТАВИТ ЦИФРОВУЮ ЭКСПЕРТИЗУ В СФЕРЕ КОРПОРАТИВНОГО ЗДОРОВЬЯ НА ВНОТ-2026, Нобилис ООО, 14:07, 14.08.2026, Россия792 |  |
| ООО «Нобилис», разработчик российской платформы управления корпоративным здоровьем TouchMED, объявляет об участии в ключевом отраслевом событии - XI Всероссийской неделе охраны труда (ВНОТ-2026). В фокусе презентации компании - практические инструменты цифровизации медосмотров, в том числе профилактических и предиктивной аналитики для снижения операционных рисков и повышения эффективности персонала. |
| Nexign: российский бизнес не спешит использовать ИИ для поиска аномалий, Nexign, 14:03, 14.08.2026, Россия135 |  |
| Почти 80% российских компаний уже применяют инструменты мониторинга своей ИТ-инфраструктуры, но лишь каждая шестая использует модели машинного обучения для обнаружения аномалий. Мешают нехватка внутренней экспертизы, низкое качество данных и сложность подсчета окупаемости инвестиций. |
|
|
