CyberArk получила сертификат ФСТЭК на решение по безопасности привилегированных учетных записей

CyberArk получила сертификат ФСТЭК

CyberArk получила сертификат ФСТЭК

Компания CyberArk, которая специализируется на защите организаций от кибератак на внутренние корпоративные сети, получила сертификат Федеральной службы по техническому и экспортному контролю (ФСТЭК) России на решение CyberArk Privileged Account Security.

Сертификация ФСТЭК необходима зарубежным вендорам для взаимодействия с российскими государственными организациями. Наличие такого сертификата позволяет различным ведомствам использовать технологии информационной безопасности от CyberArk.

Сертификация решения Privileged Account Security от CyberArk подтверждает его способность защищать сети от неавторизованного доступа, а также обеспечивать повышенный уровень безопасности и управления для привилегированных учётных записей.

CyberArk Privileged Account Security — это новый уровень защиты, необходимый организациям для защиты от продвинутых атак. Решение представляет собой мощную модульную технологическую платформу, которая реализует комплексный подход к защите и мониторингу привилегированных аккаунтов,  а также управлению ими. Каждый продукт может работать независимо или вместе с другими компонентами, обеспечивая единую защиту операционных систем, баз данных, приложений, гипервизоров, сетевых устройств и устройств безопасности. Решение может быть установлено на частных серверах, в гибридном облаке или в средах OТ/SCADA.

Взлом привилегированных учётных записей открывает киберпреступникам высокий уровень доступа ко всем ИТ-сетям, критически важным приложениям и системам, что позволяет им легко перемещаться по сети и похищать данные и информацию не будучи обнаруженным. По данным ведущих специалистов по расследованию киберпреступлений, в 80% всех случаев продвинутых атак используется именно взлом привилегированных учётных записей.

Внедряя необходимые решения для отслеживания, фиксирования, записи и оповещения о действиях привилегированных пользователей, организации могут быстро реагировать на вредоносные действия и нивелировать ущерб на ранней стадии атаки.

«Сегодня компаниям как никогда важно начать заботиться о безопасности привилегированных учётных записей, так как именно они становятся первой линией обороны. Мы гордимся тем, что можем предоставить решения, которые способны противостоять одним из самых сложных атак — на привилегированные аккаунты и учетные данные, — говорит Богдан Тоболь, региональный директор в Северо-Восточной Европе компании CyberArk. — Получение сертификата ФСТЭК на решение CyberArk Privileged Account Security позволяет государственным учреждениям в России защитить свои привилегированные учётные записи и более эффективно защищать наиболее важные активы и данные». 

Нейросеть для ЖКХ научилась материться в первый месяц обучения

Разработчикам отечественного голосового помощника для сферы ЖКХ пришлось «переучивать» систему после того, как в процессе обучения бот освоил ненормативную лексику. Этот случай наглядно показал, насколько критично качество данных, на которых обучаются нейросети.

О возникшей проблеме рассказал ТАСС президент Национального объединения организаций в сфере технологий информационного моделирования (НОТИМ) Михаил Викторов на Сибирском строительном форуме, который проходит в Новосибирске.

«Приведу забавный случай: нейросеть учится, и буквально уже в первый месяц разработчики обнаружили такую коллизию — нейросеть научилась мату. Как говорится, с кем поведёшься, от того и наберёшься. Эту проблему, конечно, пришлось устранять. Но это в том числе показатель активного взаимодействия с нашими гражданами», — рассказал Михаил Викторов.

При этом, по его словам, внедрение ботов позволило сократить число операторов кол-центров в 5–6 раз без потери качества обслуживания. Нейросетевые инструменты способны обрабатывать до 90% входящих обращений.

Уровень удовлетворённости качеством обслуживания, по оценке Викторова, составляет около 80%. Передавать звонки операторам целесообразно лишь в экстренных случаях — например, при аварийных ситуациях.

Эксперты ранее отмечали, что именно данные, на которых обучается ИИ, являются ключевой причиной появления некорректных или предвзятых ответов нейросетевых инструментов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru