 |
STEP LOGIC предложил решение для эффективного управления центрами кибербезопасности
Программный продукт STEP Security Data Lake является собственной разработкой STEP LOGIC для центров кибербезопасности (SOC). Решение поддерживает мультитенантность на уровне хранения и представления данных, объединяет функции мониторинга событий и выявления инцидентов (SIEM), реагирования и расследования (IRP), автоматизации и оркестрации (SOAR).
В качестве контента в STEP Security Data Lake выступают правила обнаружения инцидентов, интеграции для новых источников, действия по реагированию, плейбуки, дашборды, визуализации, другие спецификации и алгоритмы. В каждом SOC этот контент уникален и настраивается индивидуально под услуги и объекты мониторинга.
Новый подход заключается в том, что контент теперь представлен в виде настраиваемых шаблонов. Их можно объединять в группы и применять в качестве эталонов для отдельных сетевых сегментов, ролей пользователей, объектов мониторинга, пакетов услуг в SOC. При этом остается возможность индивидуальной настройки каждого параметра для любой группы.
В результате сокращается время на развертывание, внесение изменений и тиражирование, упрощается администрирование контента и услуг SOC. Теперь не важно сколько в инсталляции параметров, управлять ими можно централизовано с помощью одного шаблона.
Сам модуль SDL Content Manager может быть интегрирован с центральным репозиторием, чтобы автоматизировать совместную разработку контента, синхронизацию, управление версиями и контроль изменений сразу в нескольких инсталляциях.
«Теперь управление контентом в SOC на базе STEP Security Data Lake стало проще и удобнее. Новый модуль позволяет увидеть все параметры контента системы в одном месте, даже если речь идет об инсталляциях с тысячами правил обнаружения и десятками клиентов. Благодаря новому подходу на базе эталонных шаблонов нам удалось решить задачу тиражирования и контроля конфигурации нашей системы», – отмечает руководитель направления систем управления ИБ STEP LOGIC Станислав Прищеп.
Контактное лицо: Анна Летягина
Компания: STEP LOGIC
Добавлен: 22:17, 23.04.2025
Количество просмотров: 279
Страна: Россия
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия615 |
| «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, Россия606 |
| 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, Россия685 |
| 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. |
|
|
