Японские исследователи придумали защищаться от физического НСД с помощью клавиатуры

Японские исследователи придумали защищаться от физического НСД с помощью клавиатуры

Сотрудники японской компании NTT Communications разработали новую систему для защиты рабочих станций от физического несанкционированного доступа. Продукт под названием Key Touch Pass может отличить авторизованного пользователя от постороннего лица посредством анализа процесса набора текста на клавиатуре.



Сначала система собирает и записывает данные о пользователях рабочей станции, в результате чего формируются индивидуальные профили, содержащие характерные для каждого из них параметры - скорость набора, длительность нажатия клавиш, типичные ошибки, которые допускаются при печатании. Затем начинается наблюдение: продукт постоянно следит за тем, как оператор набирает текст, и сверяет получаемые данные с параметрами в профиле пользователя, учетная запись которого активна на текущий момент. Если разница между измеренными и сохраненными значениями превышает определенный пороговый уровень, система заключает, что за компьютером работает постороннее лицо.


Специалисты NTT Communications полагают, что у их разработки есть перспективы не только в сфере внутренней безопасности предприятий, но и в области онлайн-банкинга или дистанционного обучения через Интернет. Сейчас новый продукт как раз проходит тестирование в некоторых обучающих системах, определяя, сам ли пользователь выполняет задания и тесты онлайн, или же за него это делает 'суфлер'.


В настоящее время продукт поддерживает японский и английский языки. Демонстрационные прогоны показали, что нарушителю достаточно набрать лишь несколько строк текста, дабы Key Touch Pass поднял тревогу; порог срабатывания при этом был установлен на 50%. По словам представителей NTT Communications, такой порог достаточен для систем дистанционного обучения; для нужд корпоративных систем безопасности или онлайн-банкинга соответствующий параметр можно (и нужно) повысить.


Однако, поскольку особенности печатания текста пользователем меняются в течение дня, специалисты советуют все же оставить некий 'люфт' при настройке чувствительности продукта - очевидно, что утром свежий и полный сил сотрудник может набирать текст несколько иначе, нежели вечером, когда трудовой день уже позади, и работник испытывает усталость.


PC World

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru