01 / signals
Атака редко выглядит как одно событие
Отдельный вход в систему может быть нормальным. Отдельная выгрузка файлов тоже может быть рабочей задачей. Но вход из новой географии, затем отзыв MFA, затем массовое чтение документов и подключение к необычному сегменту сети уже похожи на цепочку. Метод AIsecure начинается с того, что события приводятся к единой модели: кто действовал, где, с каким активом, в какое время и что изменилось после этого.
Такой подход особенно важен для организаций, где источники данных разрознены: часть логов лежит в облаке, часть в почтовой системе, часть в VPN, часть в endpoint-защите. ИИ полезен не потому, что «угадывает атаку», а потому что быстро собирает разрозненные признаки в удобную для проверки гипотезу.
02 / context
Приоритет зависит от контекста, а не от громкости алерта
Одинаковое событие может иметь разный риск. Вход администратора ночью в критичное облако важнее входа тестового пользователя в песочницу. Скачивание одного файла из общего диска может быть штатным, но если оно произошло после фишингового письма и нового устройства, приоритет меняется.
AIsecure строит оценку риска из нескольких слоёв: роль пользователя, чувствительность актива, история поведения, состояние устройства, наличие MFA, география, скорость действий и связь с предыдущими сигналами. На странице контуров защиты это разложено по практическим сценариям: доступы, облака, почта, сеть и реагирование.
03 / noise
Цель — меньше шума, а не больше красивых графиков
Многие команды уже получают слишком много уведомлений. Поэтому AIsecure не добавляет ещё один поток красных карточек. Модель группирует повторяющиеся события, показывает причину объединения и отделяет техническую аномалию от вероятной атаки.
04 / limits
Где автоматизация должна быть осторожной
ИИ не заменяет владельцев систем, регламенты и ответственность. Автоматическая блокировка может остановить продажи, поддержку или производственный процесс. Поэтому AIsecure разделяет действия на уровни:
- наблюдение и объяснение риска;
- мягкая рекомендация: проверить пользователя, устройство, токен или правило;
- полуавтоматическое действие с подтверждением ответственного;
- жёсткое действие только для заранее согласованных сценариев.
Такой подход повышает доверие: команда понимает, какие решения принимает система, а какие остаются у человека.
05 / result
Что получает команда после подключения
Результат внедрения — не «искусственный интеллект на сайте», а рабочая дисциплина: понятные источники данных, карта критичных активов, список лишних прав, сценарии реагирования и журнал решений. Для руководителя это снижает неопределённость. Для аналитика — экономит время на сбор контекста. Для ИТ — даёт конкретные изменения без абстрактного давления.
Начать можно с экспресс-аудита: он покажет, есть ли достаточно данных для мониторинга и какие зоны стоит закрывать первыми.