Вышла окончательная версия PT NGFW

Вышла окончательная версия PT NGFW

Вышла окончательная версия PT NGFW

20 ноября состоялся масштабный запуск официальной версии PT NGFW — межсетевого экрана нового поколения от Positive Technologies. Одной из его главных функций является защита компаний от кибератак, количество которых за 9 месяцев 2024 года превысило уровень всего 2023 года.

Наиболее частым методом проведения кибератак является использование вредоносных приложений. В 2023 году их применение достигло 54% от общего числа атак и с тех пор постоянно растет.

Основной тип зловредов, применяемых в успешных атаках, — шпионский софт (49%) и средства удаленного управления (30%), часто вполне легитимные в организациях AnyDesk и TeamViewer.

Еще одной тенденцией последних двух лет является использование легитимных программ и сервисов. Злоумышленники могут использовать популярные сервисы: Dropbox, Документы Google, Telegram, YouTube, «Яндекс Диск».

Почти половина всех успешных атак на российские организации за первые три квартала 2024 года привела к утечке конфиденциальной информации. Согласно исследованию Positive Technologies, в первом полугодии 2024-го Россия с долей в 10% возглавила пятерку лидеров в рейтинге стран по количеству объявлений о продаже данных на теневых форумах.

На втором месте среди последствий кибератак в России — нарушение основной деятельности, с которым российские организации с 2022 года сталкиваются в каждой третьей успешной атаке.

Positive Technologies еще на старте разработки PT NGFW поставила себе цель создать продукт, который сможет защитить бизнес от киберугроз. Его встроенные модули безопасности — система предотвращения вторжений (IPS), потоковый антивирус, фильтрация URL и обогащение данными об угрозах — позволяют закрыть потребности по защите от актуальных угроз без потерь в производительности.

«Когда мы начинали разработку PT NGFW, нашей целью было создать высокопроизводительный, надежный продукт для защиты бизнеса от кибератак. Мы не ждали красивой даты, чтобы презентовать его, а регулярно рассказывали о ходе разработки и нашей экспертизе. Например, когда добились на внутренних тестах скорости PT NGFW в 380 Гбит/сек, сделали высокопроизводительное ядро, тут же делились новостями с рынком, — комментирует Денис Кораблев, управляющий директор, директор по продуктам Positive Technologies. — Зато сейчас мы подошли к той точке, когда у нас идет период активных отгрузок, PT NGFW уже защищает российские компании от кибератак. А сегодня, в день запуска официальной версии, нам важно отметить то, про что зачастую забывают многие российские вендоры: что одна из важнейших задач PT NGFW — это повышение уровня защиты от киберугроз, которых в России за последние два года стало критически много. И PT NGFW обеспечит эту защиту».

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