Вышла Indeed PAM 3.0 с новым компонентом — PostgreSQL Proxy

Вышла Indeed PAM 3.0 с новым компонентом — PostgreSQL Proxy

Вышла Indeed PAM 3.0 с новым компонентом — PostgreSQL Proxy

Компания «Индид» представила обновленную версию своего продукта для управления доступом привилегированных пользователей — Indeed Privileged Access Manager (Indeed PAM). В версии 3.0 разработчики внедрили ряд значительных улучшений, включая новый компонент PostgreSQL Proxy.

Помимо этого, релиз отмечается усовершенствованным мастером установки и конфигурации, а также возможностью создания пользовательских типов сервисных подключений.

Одним из ключевых нововведений в Indeed PAM 3.0 стал компонент PostgreSQL Proxy. С его помощью администраторы могут запускать SQL-сессии и анализировать текстовые логи, содержащие все выполненные пользователями SQL-запросы. Это решение позволяет усилить контроль за привилегированными сессиями и упрощает расследование инцидентов.

Дополнительно для повышения защиты привилегированных учетных записей была добавлена функция проверки отпечатков SSH-ключей серверов. Эта технология подтверждает подлинность ресурсов при подключении, предотвращая атаки типа «человек посередине» (MITM) и обеспечивая безопасность доступа к критически важным системам.

Разработчики также сосредоточились на повышении удобства использования продукта. Процессы установки, обновления и настройки системы теперь объединены в единый интерфейс управления. Новый мастер установки значительно сокращает время и ресурсы, необходимые для первоначальной настройки и последующего администрирования системы.

В консоль управления добавлен новый раздел, позволяющий администраторам централизованно управлять службами, расположенными на Windows-хостах. Благодаря этому нововведению пароли учетных записей, используемых для запуска служб, теперь обновляются автоматически. После смены пароля — вручную или по расписанию — службы запускаются с уже актуальными учетными данными.

В предыдущих версиях Indeed PAM поддерживались только определённые типы сервисных подключений. В версии 3.0 пользователям предоставлена возможность создавать собственные типы подключений для работы с новыми, нестандартными ресурсами. Это позволяет компании усилить контроль над привилегированными учетными записями, связанными с редкими типами инфраструктуры, характерными для многих организаций.

«При разработке Indeed PAM мы ориентируемся на актуальные потребности рынка и запросы заказчиков. В новой версии мы сосредоточились на создании универсального, функционального решения, которое отвечает современным требованиям информационной безопасности. Мы также стремимся предоставить пользователям гибкие и удобные инструменты для защиты учетных данных. Выпуск Indeed PAM 3.0 — это ещё один шаг к реализации этих задач», — прокомментировал Илья Моисеев, руководитель продукта Indeed PAM в компании «Индид».

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