Завершена интеграция решений Solar Dozor и NeuroDAT SIEM

Завершена интеграция решений Solar Dozor и NeuroDAT SIEM

Завершена интеграция решений Solar Dozor и NeuroDAT SIEM

Компании Solar Security и Центр безопасности информации завершили интеграцию DLP-решения Solar Dozor и системы мониторинга информационной безопасности NeuroDAT SIEM. В рамках технологического сотрудничества реализована схема взаимодействия решений, которая позволяет обогащать NeuroDAT SIEM информацией об инцидентах из Solar Dozor.

Solar Dozor выявляет и предотвращает внутренние угрозы информационной безопасности компании. Решение собирает информацию о движении конфиденциальной информации и коммуникациях сотрудников компании через корпоративную и личную почту, различные мессенджеры, веб-ресурсы и многие другие каналы. 

Кроме того, в отличие от других DLP-систем, Solar Dozor фиксирует не только факт утечки информации, но и нестандартное, подозрительное поведение сотрудников компании. Такая информация является результатом сложной аналитики и помогает выявить готовящуюся или скрытно ведущуюся атаку, незаметную для классических технологий предотвращения утечек.

Компании разработали коннектор, позволяющий передавать данную информацию из Solar Dozor в NeuroDAT SIEM. Теперь в NeuroDAT SIEM автоматизированное формирование различных типов инцидентов информационной безопасности на основе анализа и корреляции (сопоставления) событий происходит с использованием ещё одного важного поставщика событий.

«При интеграции с Solar Dozor NeuroDAT SIEM агрегирует и анализирует события с источников, отслеживающих не только внешние, но и внутренние угрозы информационной безопасности. Благодаря этому офицер безопасности получает полную картину происходящего в компании из одной консоли, может применять единые аналитические инструменты ко всей информации о событиях. Это позволяет мгновенно выявлять ведущиеся атаки и оперативно реагировать на них», – говорит Василий Лукиных, менеджер по развитию бизнеса Solar Dozor компании Solar Security.

«Учитывая, что NeuroDAT SIEM осуществляет сбор событий безопасности не только от DLP-систем, то, применяя реализованные в NeuroDAT SIEM механизмы корреляции событий, офицеры безопасности получат дополнительный инструмент сокращения ложных срабатываний при обнаружении инцидентов, связанных с утечкой данных», – сообщил Иван Аксененко, Центр безопасности информации.

Подпишитесь на новости

Квантовая случайность дала сбой: ИИ может найти подсказки для взлома

Квантовая физика умеет создавать настоящую случайность, но инженеры всё ещё способны её испортить. Генератор может успешно пройти статистические тесты и при этом выдавать атакующему достаточно подсказок, чтобы тот попробовал предсказать следующие числа.

Европейский институт телекоммуникационных стандартов выпустил руководство ETSI TR 104 171 по разработке и оценке квантовых генераторов случайных чисел — QRNG.

Такие устройства измеряют квантовый процесс, обрабатывают полученные данные и передают случайные значения криптографическим системам для создания ключей и выполнения других защитных операций.

Проблема в том, что безопасность зависит не только от квантового источника. Датчики, блоки питания, сигнальные процессоры и алгоритмы обработки способны добавлять шум, часть которого может оказаться предсказуемой.


ETSI предупреждает, что системы искусственного интеллекта могут помочь злоумышленникам анализировать большие объёмы данных и находить такие закономерности.

Ещё одним источником подсказок способны стать изменения энергопотребления и электромагнитное излучение устройства. Связав побочные сигналы с выдаваемыми числами, атакующий теоретически сможет ослабить защищённую ими криптографию.

Авторы отчёта предлагают применять принцип нулевого доверия к энтропии (entropy zero trust). Производителям и операторам следует проверять квантовый источник, контролировать обработку данных, постоянно искать аномалии, защищать оборудование от вмешательства и шифровать каналы доставки чисел приложениям.

Для расследования сбоев рекомендуется записывать время генерации, версию работающего ПО и происхождение выходных данных. В многопользовательских системах потоки разных клиентов должны быть изолированы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru