Мониторинг Безопасности

Введение

Интеграция локальных языковых моделей непосредственно в интерфейс Wazuh открывает принципиально новые возможности для команд информационной безопасности. В отличие от облачных AI-решений, Ollama позволяет выполнять анализ событий безопасности полностью в изолированной инфраструктуре организации, исключая передачу конфиденциальных данных за периметр сети. Встраивание AI-ассистента в дашборд Wazuh обеспечивает аналитикам SOC мгновенный доступ к интеллектуальной интерпретации алертов, автоматическую корреляцию инцидентов и генерацию рекомендаций по реагированию непосредственно в контексте рабочего процесса. Такой подход существенно сокращает время на первичный анализ угроз и снижает когнитивную нагрузку на специалистов, позволяя им сосредоточиться на принятии стратегических решений вместо рутинной обработки событий. При этом полный контроль над моделью и данными остается внутри организации, что критически важно для соответствия требованиям регуляторов и внутренним политикам безопасности.

Эта статья черпает вдохновение из записи в блоге Wazuh о повышении безопасности образов контейнеров с помощью Wazuh и Trivy.

Контейнеризация произвела революцию в разработке и развертывании программного обеспечения, предлагая масштабируемость и эффективность.

Однако эта гибкость может создавать риски для безопасности, если образы контейнеров не защищены должным образом.

Уязвимости в этих образах могут подвергнуть всю вашу систему угрозам.

Вот где вступает в игру совместная мощь Wazuh и Trivy.

Эти инструменты с открытым исходным кодом предоставляют комплексное решение для повышения безопасности образов контейнеров, гарантируя защиту ваших приложений с самого начала.