Киберразведка (Threat Intelligence) стала критически важным элементом современной корпоративной безопасности, превратившись из нишевого направления в основу проактивной защиты. В 2025 году спрос на TI-услуги в России вырос на 30-40%, что связано с усилением APT-атак и необходимостью опережающего реагирования на угрозы. Эффективная киберразведка требует системного подхода: от сбора сырых данных до автоматизированных действий по защите инфраструктуры. Архитектура процесса киберразведки Процесс работы с threat intelligence включает четыре основных этапа: планирование, сбор и обработка данных, анализ и распространение результатов.

Планирование определяет цели программы TI с учетом специфики бизнеса и актуальных угроз.

Сбор данных охватывает как внешние источники (открытые фиды, коммерческие платформы), так и внутреннюю телеметрию от средств защиты.

Обработка включает нормализацию, дедупликацию и приведение к единому формату для последующего анализа.

Этап анализа превращает сырые данные в actionable intelligence через корреляцию с внутренними событиями, атрибуцию к известным группировкам и оценку релевантности для конкретной организации. Распространение обеспечивает доставку готовых аналитических продуктов заинтересованным сторонам — от операторов SOC до топ-менеджмента. Иерархия данных киберразведки Threat Intelligence классифицируется по четырем уровням в зависимости от степени обобщения и стабильности.

Технический уровень включает индикаторы компрометации (IoC): IP-адреса, домены, хеш-суммы файлов, URL. Эти данные быстро изменяются злоумышленниками, но легко детектируются автоматизированными системами.

Тактический уровень описывает поведенческие индикаторы: командные строки, ключи реестра, именованные пайпы, сертификаты. Такие данные охватываются правилами Sigma и позволяют выявлять вредоносную активность в динамике.

Операционный уровень фокусируется на TTP (тактики, техники, процедуры) в рамках фреймворка MITRE ATT&CK, обеспечивая контекст методов атакующих.

Стратегический уровень включает атрибуцию к конкретным группировкам, анализ мотивов, целей и возможностей злоумышленников. Эти данные изменяются редко и формируют долгосрочное понимание ландшафта угроз. Российская экосистема threat intelligence Российский рынок TI характеризуется активным развитием отечественных решений в условиях импортозамещения. Ведущие платформы включают Kaspersky Threat Intelligence Portal, BI.ZONE Threat Intelligence, PT Cybersecurity Intelligence и Гарда Threat Intelligence.Каждое решение имеет специфические особенности: Kaspersky фокусируется на глобальной экспертизе, BI.ZONE — на российском ландшафте угроз, PT ESC — на данных из реальных инцидентов.

MaxPatrol SIEM и RuSIEM обеспечивают интеграцию с отечественными TI-фидами, соответствие регуляторным требованиям и поддержку российских стандартов. Особую роль играют отраслевые центры реагирования — ФинЦЕРТ для банковской сферы, ГосСОПКА для государственных структур.

Российские TI-платформы учитывают специфику атак на отечественные организации, включают телеметрию от локальных SOC и обеспечивают соответствие требованиям 187-ФЗ.Стоимость российских решений может быть до 28 раз ниже зарубежных аналогов при сопоставимой функциональности. Автоматизация и метрики эффективности Современные TI-платформы обрабатывают до 60 000 новых индикаторов компрометации ежедневно, что требует высокой степени автоматизации. Системы оценки репутации и потенциального ущерба помогают приоритизировать угрозы и сократить количество ложных срабатываний. Ключевые метрики эффективности включают время от обнаружения угрозы до блокировки(должно составлять менее 15 минут), покрытие актуальных APT-группировок (не менее 85% релевантных для отрасли), интеграцию с существующими системами (автоматическая подача блокировок в более 90% средств защиты). Организации, активно использующие threat intelligence, сокращают прямые убытки от кибератак на 20-30% за счет превентивного блокирования угроз и ускоренного реагирования на инциденты. ROI инвестиций в TI составляет в среднем 250-300% за три года.