В Solar inRights 3.1 реализовали модель управления рисками

В Solar inRights 3.1 реализовали модель управления рисками

В Solar inRights 3.1 реализовали модель управления рисками

Вышла новая версия системы управления правами доступа на предприятии — Solar inRights 3.1. Компания «Ростелеком-Солар», разрабатывающая эту платформу, ввела модель рисков и добавила хранение истории всех изменений учётных данных и аккаунтов сотрудников.

Первое нововведение поможет руководству организации управлять уровнями риска сотрудников, имеющих доступ к тем или иным ИТ-ресурсам. Это крайне полезно, учитывая, что в любой компании есть работники, в силу квалификации имеющие права администратора и способные менять конфигурацию ИТ-ресурсов.

«Сотрудники, у которых есть права на редактирование финансовых данных и проведение операций по счетам и договорам, несут для организаций большие риски безопасности. Реализованный в Solar inRights 3.1 функциональный модуль "Модель рисков" поможет выделить работников, с доступом которых связаны повышенные риски», — объясняет Дмитрий Бондарь, директор Центра компетенций управления доступом Solar inRights.

 

Таким образом, руководитель или другое уполномоченное лицо может присвоить определённое числовое значение риска каждому ресурсу организации, к которому получает доступ пользователь. В совокупности эти значения помогут рассчитать интегральный уровень риска для каждого работника.

Если же такой уровень превысит заданную политикой безопасности величину, система поместит сотрудника в список высокого риска. Для этой категории руководство может настроить собственные сценарии реагирования.

 

Помимо этого, в Solar inRights 3.1 добавили возможность хранения исторических данных учетных записей пользователей. Новая версия может сохранять в архиве все изменения наименований аккаунтов работников. Это особенно пригодится при расследовании киберинцидентов, в которых след оставила только учётная запись, от имени которой совершались подозрительные действия.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru