Новый инструмент оценки защищенности баз данных от Sentrigo

Новый инструмент оценки защищенности баз данных от Sentrigo

Производитель систем обеспечения безопасности баз данных добавил в свой арсенал средство, позволяющее оценивать степень уязвимости программного обеспечения СУБД к возможным атакам.

Новый продукт, именуемый DBscanner, способен обнаружить более 3 тыс. потенциальных уязвимостей в базах данных под управлением Oracle, Microsoft SQL Server, IBM DB2 и MySQL. Производитель сообщает, что защищенность БД проверяется по широкому диапазону разнообразных параметров - от надежности паролей до возможных недочетов, допущенных при настройке программного обеспечения сервера. Кроме того, инструмент позволяет обнаруживать таблицы, которые содержат конфиденциальные сведения - пароли, номера кредитных карт, персональные данные.

"До настоящего момента оценить степень защищенности важной информации от разнообразных угроз и убедить аудиторов в том, что эта степень соответствует действующим нормативам, можно было в основном с помощью снимков состояния каждого информационного актива", - заявил вице-президент департамента продуктов и решений Sentrigo Дэн Сэрел. - "DBscanner позволяет реализовать принципиально новый подход к решению этой проблемы на уровне предприятия, упрощая аудит безопасности и существенно снижая объем ресурсов, необходимых для каждой проверки".

При наличии соответствующей возможности в результаты сканирования DBscanner добавляются рекомендации и корректирующие скрипты, которые позволяют исправить обнаруженные ошибки и решить возникшие проблемы. В отчетах отражаются текущая версия СУБД, установленные обновления и исправления, а также выявленные уязвимости - например, возможности для SQL-инъекций, либо вредоносный / небезопасный код PL/SQL и T-SQL. Итоги проверок могут отражаться в панели управления системы McAfee ePO.

"Централизация процесса сканирования, как и регулярный запуск проверок по расписанию (что особенно важно), позволят организациям в любой момент извлекать необходимые сведения для аудита, а также вовремя принимать меры по укреплению системы защиты", - отметил г-н Сэрел.

Также в официальном сообщении Sentrigo отмечено, что сканер был построен особым образом - дабы успешно выполнять свои функции в том числе в виртуальной или "облачной" среде.

"Пользователи все чаще проявляют беспокойство относительно защищенности своих данных, и особенно - относительно возможностей несанкционированного доступа к ним", - указал аналитик IDC Карл Олофсон. - "Многие системы обеспечения безопасности баз данных рассчитаны на статичную топологию ЛВС, что тормозит принятие новых технологических моделей - виртуальных и частных "облачных" сред. Безусловно, этот процесс получит новый импульс, если у предприятия будет возможность защищать данные вне зависимости от типа среды или от постоянного изменения сетевой конфигурации; компании смогут более гибко и эффективно работать с базами данных, зная, что их информация защищена".

DBscanner может быть интегрирован в последнюю версию системы мониторинга баз данных от Sentrigo - Hedgehog Enterprise v4.0. Новый инструмент поддерживает все версии популярных СУБД вплоть до Oracle 9.1, Microsoft SQL Server 2000, IBM DB2 8.1 для UNIX и Windows, а также MySQL 4.0.

eWeek

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