Обновленный Security Vision КИИ упрощает соответствие требованиям ФСТЭК

Обновленный Security Vision КИИ упрощает соответствие требованиям ФСТЭК

Обновленный Security Vision КИИ упрощает соответствие требованиям ФСТЭК

Компания Security Vision выпустила обновленную версию продукта Security Vision КИИ, предназначенного для автоматизации выполнения требований законодательства в сфере критической информационной инфраструктуры (КИИ).

Продукт автоматизирует ключевые процессы, связанные с управлением КИИ, включая:

  • Формирование перечня объектов КИИ и критических процессов.
  • Категорирование объектов КИИ в соответствии с требованиями законодательства.
  • Моделирование актуальных угроз информационной безопасности.
  • Оценку соответствия объектов КИИ требованиям безопасности.
  • Обработку запросов регуляторов и контроль выполнения связанных задач.

Security Vision КИИ может использоваться как в малом и среднем бизнесе, так и на крупных предприятиях с распределенной структурой. В последнем случае предусмотрена возможность разграничения полномочий и зон ответственности, например, для филиалов и дочерних компаний.

Категорирование объектов КИИ

Процесс категорирования объектов КИИ начинается с выявления критически важных процессов организации, нарушение которых может привести к негативным последствиям. На основе этого формируется перечень таких процессов и связанных с ними объектов КИИ.

Затем проводится оценка показателей значимости, определяется категория каждого объекта, а необходимые сведения заполняются автоматически из базы активов.

По результатам категорирования формируются документы, соответствующие требованиям ФСТЭК России:

  • Заключение о категории значимости объекта КИИ или об отсутствии необходимости ее присвоения.
  • Акт категорирования объекта КИИ.

 

Моделирование угроз безопасности

Процесс моделирования угроз учитывает все возможные воздействия на объекты КИИ и их компоненты, позволяя гибко настраивать область анализа.

Основные этапы моделирования:

  • Определение возможных последствий киберинцидентов для организации.
  • Выявление потенциальных нарушителей и источников угроз.
  • Автоматическое или ручное добавление групп угроз и способов их реализации.
  • Формирование перечня актуальных угроз.

Процесс моделирования угроз проводится в соответствии с методикой ФСТЭК России, а его результатом становится перечень угроз, актуальных для конкретного объекта КИИ.

Оценка соответствия требованиям безопасности

Оценка соответствия проводится на основе приказов ФСТЭК России № 235 и № 239. В ходе проверки фиксируются реализованные меры защиты, а по невыполненным требованиям формируется список необходимых доработок с возможностью постановки задач на их устранение.

Обработка запросов регуляторов

Security Vision КИИ позволяет обрабатывать запросы от следующих регуляторов:

  • Банк России.
  • ФСТЭК России.
  • ФСБ России.

Запросы вносятся в систему, при необходимости назначаются ответственные исполнители и сроки выполнения, а их статус можно отслеживать через интеграцию с внешними ITSM-системами.

Отчеты и дашборды

Security Vision КИИ включает отчеты по управлению КИИ, предназначенные как для предоставления в ФСТЭК России, так и для внутреннего использования.

Дашборды помогают контролировать статус объектов КИИ, отслеживать актуальные угрозы и потенциальных нарушителей. Интерактивная карта отображает статистику по организациям и филиалам, позволяя анализировать состояние КИИ в масштабах всей компании.

Google научила смартфоны измерять пульс без часов и фитнес-браслетов

Google, видимо, решила, что фитнес-браслетам и умные часам пора на пенсию. Компания представила технологию, которая позволяет измерять пульс и частоту сердечных сокращений в состоянии покоя с помощью обычной фронтальной камеры смартфона.

Никаких датчиков на запястье, никаких ремешков и дополнительных устройств. Всё, что нужно, — собственное лицо.

Система получила название Passive Heart Rate Monitoring (PHRM). Работает она  любопытно: после разблокировки смартфона по лицу фронтальная камера записывает короткое восьмисекундное видео, а встроенная ИИ-модель анализирует едва заметные изменения цвета кожи, возникающие из-за кровотока.

Человеческий глаз таких изменений не видит, а вот алгоритмы машинного обучения — вполне.

 

По данным Google, точность системы оказалась неожиданно высокой. При оценке пульса в состоянии покоя результаты отличались от показателей фитнес-браслета Fitbit Charge 6 менее чем на пять ударов в минуту.

Для обучения и тестирования модели компания использовала более 350 тысяч видеозаписей почти 700 участников с разными оттенками кожи. Более того, исследователи проверяли технологию не только в лаборатории, но и в реальной жизни. Добровольцы больше недели ходили со своими смартфонами, одновременно используя Fitbit и медицинское оборудование для контроля сердечного ритма.

Результаты оказались убедительными, чтобы Google всерьёз заговорила о будущем такого подхода. Впрочем, до идеала ещё далеко. Исследователи признают, что системе пока сложнее стабильно получать данные у людей с тёмными оттенками кожи. Также на точность могут влиять разговоры, движения головы и другие обычные действия.

Есть и вопрос приватности. Всё-таки технология предполагает регулярный анализ изображения лица пользователя. В Google уверяют, что обработка может выполняться непосредственно на устройстве без передачи данных в облако.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru