ЛК выпустила новую версию решения для защиты от целевых атак

ЛК выпустила новую версию решения для защиты от целевых атак

ЛК выпустила новую версию решения для защиты от целевых атак

«Лаборатория Касперского» объявила о выходе обновленной версии Kaspersky Anti Targeted Attack Platform (KATA). Решение сочетает продвинутые алгоритмы машинного обучения и улучшенную адаптируемость к инфраструктуре клиента.

В комбинации с экспертными сервисами для защиты от киберугроз это позволяет противодействовать даже самым сложным атакам на ранних стадиях. Кроме того, снизились технические требования для интеграции с Kaspersky Private Security Network — локальной репутационной базой, информация из которой не выходит за пределы корпоративной сети.

Новая версия Kaspersky Anti Targeted Attack Platform легко интегрируется с Kaspersky Endpoint Security для бизнеса и позволяет использовать решение для защиты рабочих мест как сенсор. Кроме того, улучшена работа с электронной почтой: новая KATA способна блокировать вредоносные письма и совместима с решением Kaspersky Secure Mail Gateway. Теперь при защите почты обрабатываются не только файлы, но и веб-адреса — они передаются в «песочницу» и проверяются в безопасной среде. Помимо этого, появилась возможность проверять даже защищенные паролем архивы.

Инфраструктура «песочницы» – специально выделенной среды, где имитируется обычная работа на компьютере для проверки поведения в этой среде различных программ, – стала децентрализованной, за счет чего ее можно масштабировать. Это позволяет работать с большим количеством анализируемых объектов даже в загруженных сетях.

Консоль управления Kaspersky Anti Targeted Attack Platform стала более наглядной и понятной для отслеживания всех рабочих потоков. В панели отображается детальная информация о статусе проверок, последних событиях и инцидентах, а также возможных связях между ними. Разным пользователям решения теперь можно давать разный уровень доступа в зависимости от их обязанностей и компетенций. Кроме того, представление информации об определенных частях инфраструктуры может быть ограничено в соответствии с политикой безопасности компании.

«Мы сосредоточились на трех главных направлениях совершенствования продукта. Первое и самое важное — добавили новые сценарии эксплуатации, расширили возможности анализа и автоматизированного поиска взаимосвязей между событиями. Второе — серьезно поработали над масштабируемостью решения, его гибкостью и возможностью адаптироваться к требованиям клиента. Наконец, третье направление — наглядность. Чистый и понятный интерфейс, который можно настроить под себя, жизненно необходим для оперативного обнаружения инцидентов и реагирования на них», — рассказал Артем Серебров, руководитель управления по разработке Kaspersky Anti Targeted Attack Platform «Лаборатории Касперского».

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