Вышла система контроля привилегированных пользователей SafeInspect 1.3.2

Вышла система контроля привилегированных пользователей SafeInspect 1.3.2

Вышла система контроля привилегированных пользователей SafeInspect 1.3.2

Компания ООО «Новые технологии безопасности» (НТБ) объявляет о выпуске новой версии системы контроля привилегированных пользователей SafeInspect 1.3.2. НТБ предлагает инновационные решения для отслеживания и контроля доступа к ИТ-инфраструктуре организаций.

Одним из таких решений и является система SafeInspect, которая позволяет управлять доступом привилегированных пользователей. 

SafeInspect является защитным барьером для суперпользователей, позволяет записывать все их действия для последующего просмотра с целью определения причины инцидента. Кроме того, данное решение помогает соблюдать требования стандартов в сфере ИТ-безопасности, таких как PCI DSS, SOX, Basel II , Банка России,  ФСТЭК России и др. Развертывание SafeInspect не представляет никаких трудностей, а для его использования не требуется устанавливать агент. 

Новые функции решения SafeInspect 1.3.2:

  1. Улучшена работа с LDAP. Были изменены алгоритмы работы и теперь поддерживаются вложенные группы пользователей в разных комбинациях;  
  2. Изменены алгоритмы работы с HTTP:
  • возможность комбинирования  HTTP(S) запросов и ответов в логические группы,
  • возможность просмотра файлов и изображений, закачиваемых в аудируемых сессиях по протоколам  HTTP(S),
  • показ снапшотов HTML страниц, которые посетил пользователь, включая введенный контент в формах ввода.
  • Штатная  поддержка типа сетевого адаптера VMXNET3 на VMware ESXi;
  • Поддержка формата Common Event Format (CEF) для улучшения совместимости  с  SIEM; 
  • Улучшена стабильность аудита протокола TCP;
  • Исправлены ошибки, выявленные в процессе эксплуатации предыдущей версии.
  •  «Комплексная и эффективная стратегия организаций по обеспечению безопасности не может обойтись без решений для контроля привилегированных пользователей, — говорит Михаил Романов, Директор по развитию бизнеса ООО «Новые технологии безопасности» (НТБ). — Каждый день суперпользователи получают доступ к данным, от которых зависит деятельность компаний. Их злонамеренные действия не единственная причина утечки данных. Существует  вероятность человеческих ошибок, которые в некоторых случаях могут привести к печальным последствиям. Руководители ИТ-отделов и директора по ИТ-безопасности должны осознавать, какой ущерб могут нанести привилегированные пользователи в плане производительности, репутации и соответствия нормативным требованиям. Именно поэтому я уверен: управлению внутренними рисками надо уделять не меньшее внимание, чем внешним угрозам». 

    В России разработали способ удалить свой биометрический след

    В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

    Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

    Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

    Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

     

    В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

    По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

    Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

    RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru