SIEM ו-SOAR בלי alert fatigue: גישת Detection Engineering
איך להריץ תוכנית SIEM ו-SOAR שמייצרת זיהויים פעילים ולא ערוץ Slack של 200 התראות high-severity ביום. הפרקטיקות של detection engineering שמפרידות בין SOC תפעולי לבין SOC תיאטרלי.
סייבר, ממשל AI ורגולציה ב-MedTech — מצוות יועצים שמספק תאימות וחוסן בפועל, לא רק במצגות.
איך להריץ תוכנית SIEM ו-SOAR שמייצרת זיהויים פעילים ולא ערוץ Slack של 200 התראות high-severity ביום. הפרקטיקות של detection engineering שמפרידות בין SOC תפעולי לבין SOC תיאטרלי.
הדרכת הסייבר של ה-FDA מ-2025 ל-Software as a Medical Device הקשיחה משמעותית את רף התיעוד. ה-artefacts שבאמת מקבלים אישור 510(k) במחזור הראשון ואלה שמפעילים מכתבי Refuse to Accept.
תרגום פרקטי בין השאלות שהדירקטוריון שואל על סיכוני ענן לבין ההחלטות ההנדסיות שקובעות את התשובה. בלי בולשיט ובלי מודלי בגרות, רק הבקרות שבאמת מזיזות את הסיכון.
איך נראית הערכת סיכון AI כשהיא צריכה לרצות רגולטור פיננסי, מבקר בריאות, או גוף בטיחות תעשייתי. המבנה שמחזיק בבדיקה והסעיפים שהופכים לראיות.
שני הסטנדרטים שצוותי תוכנה רפואית נדרשים ליישם בדרך כלל מופעלים כשני תהליכים נפרדים. טיפול בהם כמחזור חיים משולב חוסך עבודה כפולה ומפיק ראיות שמחזיקות תחת בדיקה.
מדריך פרקטי ליישום NIS2 שמתעלה מעל הקטלוגים. מה הרגולטורים באמת בוחנים, איפה צוותי אבטחה נתקעים, ואיך בונים תוכנית מסודרת תוך 90 ימים.
ISO 42001 הוא הסטנדרט הראשון למערכת ניהול AI עם שיניים של audit. זו הדרך ליישם אותו באמת, איפה התוכניות הטיפוסיות נתקעות, ומה שחפיפת חוק ה-AI האירופי חוסכת לכם.
החובות של מערכות high-risk תחת חוק ה-AI האירופי יושבות עכשיו מעל הפריימוורק של MDR/IVDR ל-SaMD רפואי. החפיפה חוסכת עבודה. הפערים יוצרים חוב תאימות חדש. מערך התאימות המשולב שספקים צריכים עד אמצע 2026.
המספר של IBM Cost of a Data Breach מפורסם. ההחלטות שה-CISO יכול לקבל היום כדי להוריד אותו פחות. ארבע קטגוריות ההשקעה שמוכחות מורידות את תוחלת ההפסד והפופולריות שלרוב לא.
מה Zero-Trust באמת אומר ברמת היישום כשאין לכם תקציב בסקייל של גוגל. ארבעת המהלכים שסוגרים 80 אחוז מהפנים האמיתיים של משטח התקיפה, והמלכודת שבולעת את היתר.
שלושת הדפוסים שרוב אפליקציות ה-GenAI כיום משלבות, עם ה-trade-offs שחשובים בקנה מידה. השהייה, עלות, קושי הערכה, נטל ממשל, החלקים בהחלטה שלא נראים בדמו.
ולידציה קלינית ל-SaMD מבוסס AI/ML היא איפה שהרבה ספקים מאבדים שישה עד שנים-עשר חודשים שלא תכננו אליהם. בחירות הנתיב, הראיות שכל נתיב דורש, וסדר הפעולות שמביא להשקה הכי מהר.
ה-OWASP LLM Top 10 הוא לא checklist. הוא threat model שממופה בצורה נקייה לעבודת אבטחת מוצר אם יודעים איך לקרוא אותו. איפה הסיכונים האמיתיים מופיעים בפריסות GenAI בפרודקשן ומה באמת לבנות.
רוב יישומי QMS למכשיר רפואי מאטים שחרורי מוצר. אלה שלא חולקים שלושה עקרונות תפעוליים שהסטנדרט לא דורש אבל גם לא שולל. הדפוס שהופך QMS ממס למכפיל.
המסגור של prompt injection כבעיית איכות מודל מטה תשומת לב. ההתקפות הממומשות מתממשות בפועל בפרודקשן בגלל החלטות ארכיטקטוניות, לא כי המודל נאיבי. דפוס אבטחת המוצר שסוגר את המחלקה.