Центр информационных технологий (ЦИТ) Рязанской области — подведомственное учреждение Министерства цифрового развития, информационных технологий и связи региона — использует встроенные ML-модели в продуктах Positive Technologies для комплексной защиты своей ИТ-инфраструктуры и снижения когнитивной нагрузки на сотрудников по информационной безопасности.
Перед ЦИТ стояла задача обеспечить круглосуточный мониторинг событий ИБ, ускорить обнаружение угроз и реагирование на инциденты, а также уменьшить нагрузку на специалистов. В течение двух лет специалисты тестировали разные решения, которые можно было бы интегрировать с существующими инструментами безопасности. В результате выбор пал на продукты Positive Technologies, работающие синхронно.
«При росте числа киберинцидентов и высокой загрузке специалистов критически важно использовать инструменты, позволяющие действовать опережающе. За прошлый год в региональной инфраструктуре зафиксировано более семи тысяч событий информационной безопасности. Оперативная аналитика и автоматизация помогли снизить риски. Мы искали решения, соответствующие отечественным стандартам безопасности и позволяющие выстроить комплексную систему защиты. Интеграция современных и надёжных программ объединила мониторинг, управление уязвимостями и реагирование в единую аналитическую модель. Результаты налицо: больше обнаруживаемых угроз, короче время реакции, выше прозрачность процессов — инструменты помогают не только фиксировать проблемы, но и системно ими управлять», — отметил министр цифрового развития Рязанской области Максим Соников.
Специалисты ЦИТ выделяют преимущества ML-возможностей в решениях Positive Technologies. Эти технологии позволяют оперативно собирать данные как на периметре, так и внутри инфраструктуры, обрабатывать их в реальном времени и генерировать оповещения о самых критичных сработках. ML-алгоритмы помогают быстро выявлять аномалии, прогнозировать потенциальные угрозы и фиксировать даже нетипичную активность злоумышленников.
«Госучреждения традиционно входят в тройку самых атакуемых отраслей, поэтому им важно поддерживать требуемый уровень защищённости. ML-модули в наших продуктах снижают когнитивную нагрузку на специалистов по ИБ, освобождая время для решения более сложных задач. Алгоритмы ускоряют и повышают точность реагирования на автоматически формируемые системой инциденты, помогают приоритизировать уязвимости, оценивать вероятность вредоносности загружаемых файлов и обнаруживать аномалии в сетевой активности», — прокомментировал Дмитрий Тымчук, ведущий менеджер по работе с клиентами Positive Technologies.
