Перейти к содержанию
AM_Bot

Обзор систем поиска конфиденциальных данных в корпоративной сети (Discovery DLP)

Recommended Posts

AM_Bot
Обзор систем поиска конфиденциальных данных в корпоративной сети (Discovery DLP)
Чтобы контролировать доступ к конфиденциальным данным, необходимо понимать, где и какая информация хранится. Оперативный поиск и непрерывный контроль мест хранения данных позволит не только точно определить наиболее важные информационные активы, обнаружить несанкционированные копии конфиденциальных документов, но избежать возможных утечек. Подсистема поиска конфиденциальной информации (Discovery DLP), которая входит в состав зрелых DLP как иностранных, так и отечественных производителей, помогает решить такую задачу.   ВведениеРынок Discovery DLPФункции Discovery DLPКраткий обзор продуктов Discovery DLP4.1. DeviceLock DLP4.2. Falcongaze SecureTower4.3. Forcepoint DLP4.4. InfoWatch Traffic Monitor4.5. McAfee DLP4.6. Solar Dozor4.7. Symantec DLP4.8. Zecurion DLP4.9. Гарда Предприятие4.10. КИБ СёрчИнформВыводы ВведениеВ настоящее время государственные и коммерческие организации уделяют особое внимание защите конфиденциальной информации от утечки по различным каналам связи. Возможность утечки информации за пределы внутренней сети является опасной угрозой, так как помимо снижения репутации компания может понести существенные убытки. Если персональные данные, клиентская база, научные разработки или другая критичная информация попадет в руки злоумышленников или конкурентов, это грозит организации серьезными проблемами.Для решения проблем утечки данных внедряются DLP-системы, способные обеспечивать активную защиту и блокировать отправку сообщений с недопустимыми вложениями. Однако злоумышленником-инсайдером может оказаться не только человек, который работает непосредственно с критичными данными. Может случиться так, что конфиденциальные данные попали на компьютер сотрудника по ошибке или стали распространяться по компании вследствие халатности, например, неправильно выставленных прав доступа. Для решения подобных проблем в системы DLP зачастую входит дополнительный модуль — Crawler (поисковый робот), или Discovery DLP, который позволяет сканировать рабочие станции сотрудников, файловые сервера и сетевые хранилища данных на присутствие в них определенных документов и файлов различных форматов. Рынок Discovery DLPПредшественниками Discovery DLP в современном понимании этого термина стали поисковые роботы, или программы, которые являлись составной частью поисковых систем. Их функцией являлся перебор веб-страниц, занесение их в специальную базу поиска и предоставление результата при запросе. Появление DLP-систем позволило организациям решать проблему утечки конфиденциальных данных сотрудниками. Кроме этого, для сотрудников информационной безопасности был разработан отдельный компонент, позволяющий производить поиск файлов необходимого формата на файловых серверах и компьютерах пользователей. В настоящий момент возможности Discovery DLP расширились. Кроме обычного поиска появились функции автоматического удаления документов или их замены болванками с информацией о нарушении политики безопасности.Первой компанией, которая включила в состав своей DLP-системы модуль Discovery DLP, была Symantec, которая на протяжении многих лет занимает лидирующую позицию, по версии аналитического агентства Gartner в исследовании Content-Aware Data Loss Prevention. Следующей системой, которая обладала возможностями сканирования серверов и рабочих станций на наличие конфиденциальной информации, стала DLP-система от компании Forcepoint (ранее Websense). И только через несколько лет в составе российских DLP появился модуль Discovery DLP.Discovery DLP обычно не поставляется как отдельный продукт, а идет в составе комплексной DLP-системы. Однако есть исключения, например Zecurion Discovery, который будет рассмотрен далее. Кроме того, Discovery DLP все еще не относится к компоненту, по умолчанию входящему в состав DLP-систем российских производителей. Одной из причин может быть то, что архив, который собирает Discovery DLP, хранит в себе множество конфиденциальных данных, и в случае атак злоумышленников он может быть скомпрометирован. С другой стороны, специфика использования DLP-систем некоторых вендоров не предусматривает расследования инцидентов как наиболее частый сценарий использования системы, а нацелена решать другие задачи. Функции Discovery DLPВозможности Discovery DLP позволяют сотрудникам службы безопасности всегда быть в курсе того, на каких рабочих местах хранятся файлы с конфиденциальными данными. Такие сведения необходимы, чтобы оценить риски информационной безопасности и выстроить адекватный уровень защиты определенных рабочих станций или файловых серверов. Знания о расположении критичной информации позволят правильно настроить систему защиты от утечки, которая может заключаться в постановке на контроль узкого круга лиц (сотрудников, которые имеют доступ к компьютерам и серверам с данными), а также добавления более жестких политик информационной безопасности.Возможности Discovery DLP также могут использоваться при расследовании инцидентов информационной безопасности. В случае уже произошедшей утечки данных сотрудники службы безопасности смогут определить все места хранения утекших данных, выявить сотрудников, которые имели возможность работать с этими данными, тем самым сузив круг подозреваемых. Полученная таким образом информация может значительно помочь в расследовании инцидентов с утечками.Во время поиска Discovery DLP используют стандартные для DLP технологии поиска информации (контентный анализ, OCR, цифровые отпечатки и т. п.) и учитывают при этом существующие политики защиты данных. Например, подсистема не будет сигнализировать об ошибке хранения файла, если он размещается на рабочей станции доверенного сотрудника и диск зашифрован.Другими словами, к функциям Discovery DLP можно отнести:Сканирование рабочих станций и файловых хранилищ.Поиск конфиденциальной информации путем заранее настроенного списка критериев конфиденциальных документов.Поиск и классификация данных, хранящихся во внутренней сети организации.Обнаружение несанкционированно хранящихся файлов в сети.Мониторинг движения конфиденциальных данных и критичных документов.Чтобы получить представление о работе Discovery DLP, рассмотрим существующие решения, которые входят в состав зарубежных и отечественных DLP-решений. Краткий обзор продуктов Discovery DLPDeviceLock DLPКомпания Смарт Лайн Инк (г. Москва) основана в 1996 году. Занимается разработкой программных средств контроля доступа к периферийным и мобильным устройствам и защитой от утечек данных с корпоративных компьютеров.Модуль DeviceLock Discovery является автономным продуктом в составе DLP-системы DeviceLock DLP от компании Смарт Лайн Инк. Подсистема способна устранять выявленные нарушения информационной безопасности путем обычного или гарантированного удаления документов, удаления контейнеров (если файл находится в архиве или внутри контейнера), установки прав разграничения доступа к файлу и шифрования.Подсистема может работать как с применением агентов, устанавливаемых на рабочие станции сотрудников и файловые сервера, так и без них, выполняя удаленное серверное сканирование, а также используя оба способа развертывания продукта. Рисунок 1. Компонент DeviceLock Discovery можно настроить в удобной mmc-консоли Особенности DeviceLock Discovery:Возможность выполнения различных действий с найденными файлами с конфиденциальной информацией, в том числе находящимися в архиве.Использование метода цифровых отпечатков, который позволяет классифицировать файлы с учетом заданного уровня конфиденциальности.Использование метаданных и расширений свойств файлов и документов, меток классификатора Boldon James при поиске файлов.Подробнее с продуктом можно ознакомиться в нашем обзоре и на сайте разработчика. Falcongaze SecureTowerКомпания Falcongaze (г. Москва) основана в 2007 году. Занимается разработкой программного обеспечения в сфере информационной безопасности. Флагманским продуктом компании является SecureTower — решение для предотвращения утечек конфиденциальной информации и мониторинга деятельности сотрудников.В состав DLP-системы Falcongaze SecureTower от компании Falcongaze также входит модуль, отвечающий за индексирование рабочих станций сотрудников, — Сервис обработки данных. Он позволяет производить быстрый поиск по всем компьютерам в локальной сети организации в автоматическом и ручном режиме. Контроль файловых систем основан на сопоставлении контрольных сумм заданных файлов с файлами, хранящимися на контролируемом компьютере. Сервис обработки данных позволяет производить поиск по имени файлов, их размерам и другим атрибутам. Рисунок 2. Настройка правил индексирования в Falcongaze SecureTower Особенности Сервиса обработки данных Falcongaze SecureTower:Возможности обработки и поиска данных по планировщику.Минимальная нагрузка на контролируемые рабочие станции (учитывается текущая активность пользователя и периоды простоя).Обработка непосредственно на контролируемой станции исключает нагрузку на локальную сеть.Возможность интеграции с файловыми серверами.Подробнее с продуктом можно ознакомиться в нашем обзоре и на сайте разработчика. Forcepoint DLP Компания Forcepoint (г. Остин, штат Техас, США) основана в 1994 году, ранее известная как Websense. Занимается разработкой программного обеспечения для кибербезопасности, в том числе средств защиты от утечки конфиденциальной информации, межсетевых экранов, брокеров безопасного облачного доступа (CASB).  Модуль Data Discovery, являющийся частью DLP-системы Forcepoint DLP (ранее известной как Websense DLP) от группы компаний Forcepoint LLC, устанавливается отдельным компонентом. При этом возможна установка нескольких агентских модулей, что позволяет сократить время сканирования. Такая возможность достигается за счет того, что система самостоятельно запускает агентский модуль, который находится ближе к исследуемому компьютеру. Рисунок 3. Схема сканирования модулем Data Discovery в Forcepoint DLP   Особенности Forcepoint DLP Data Discovery:Возможность поиска файлов на серверах IBM Notes, Domino, Microsoft SharePoint, Microsoft Exchange.Использование стандартных методов поиска наравне с поиском по цифровым отпечаткам.Возможность сканирования данных в облачных приложениях, например Office 365.Возможность удаления данных из несанкционированных мест хранения.Подробнее с продуктом можно ознакомиться на сайте разработчика. InfoWatch Traffic MonitorГруппа компаний InfoWatch (г. Москва) основана в 2003 году. В группу компаний входят компании InfoWatch, Attack Killer, Cezurity, Kribrum и Taiga. Эти компании разрабатывают решения для защиты от внутренних и внешних угроз, информационных атак, атак на бизнес-приложения, а также для обеспечения промышленной безопасности предприятий.В состав DLP-системы InfoWatch Traffic Monitor входит модуль Crawler («Краулер»), который позволяет применять настроенные политики безопасности к файлам, хранящимся в корпоративной сети. Такими файлами могут быть сканы договоров с печатями, фотографии паспортов, выгрузки баз данных, чертежи и многие другие типы данных, поддерживаемые аналитическими инструментами Traffic Monitor.Расписание задач Crawler настраивается в веб-консоли DLP Traffic Monitor, где в качестве параметров поиска можно выбрать сетевые узлы, маски обрабатываемых файлов, ограничения по размеру файлов, а также конкретные папки. В соответствии с настроенными политиками система формирует подробные отчеты, а также выполняет действия по выявленным инцидентам (отправляет уведомление администратору безопасности, выделяет цветом проблемный объект).InfoWatch Traffic Monitor может проактивно обнаруживать копирование конфиденциальных данных в общую сетевую папку. Это позволяет зафиксировать действие злоумышленника вне зависимости от того, успел ли отработать поиск Crawler до того, как файлы переданы сообщнику и удалены из сетевой папки.  Рисунок 4. Задачи на запуск «Краулера» InfoWatch Traffic Monitor создаются в веб-консоли  Особенности «Краулера» InfoWatch Traffic Monitor:Сканирование локальных дисков рабочих станций под управлением операционных систем Microsoft Windows Vista/7/8; Server 2008/2012.Сканирование файлов по протоколу SMB.Сканирование файлового хранилища SharePoint 2007/2010/2013.Сохранение теневых копий файлов на сервере, если это нарушает политики безопасности.Подробнее с продуктом можно ознакомиться в нашем обзоре и на сайте разработчика. McAfee DLPКомпания McAfee, Inc (г. Санта-Клара, штат Калифорния, США) основана в 1987 году. Является подразделением американской компании Intel Security и занимается разработкой средств защиты от утечек конфиденциальной информации, которые обеспечивают защиту данных на конечных устройствах, анализируют сетевой трафик, а также способны находить критичные данные, в случае, когда их местоположение неизвестно администратору безопасности.Модуль Endpoint Discovery, входящий в состав McAfee DLP от компании McAfee, Incorporated, представляет собой решение, которое устанавливается на компьютеры пользователей и серверы. Компонент позволяет сканировать локальные файлы системы и хранилища электронных писем (в формате PST, OST), анализируя найденные файлы в соответствии с установленными правилами. В зависимости от политики безопасности, несанкционированные файлы могут быть скопированы, перемещены, зашифрованы, перемещены на карантин, отмечены тегами, а также система может изменить права доступа к файлу.В то же время у McAfee есть отдельный продукт для поиска конфиденциальных данных — McAfee DLP Discover. В качестве источников данных могут также выступать серверы, сетевые ресурсы, базы данных и облачные хранилища. При этом система способна производить классификацию данных по критериям важности для конкретной организации. А в случае обнаружения нарушений политик безопасности система отправит уведомления администраторам. Рисунок 5. Модуль McAfee Endpoint Discovery доступен и на агенте Особенности McAfee Endpoint Discovery:Возможность настройки действий, которые необходимо выполнить с найденными файлами.Возможность запуска модуля от имени пользователя на своей рабочей станции, включая настройку прав для восстановления случайно удаленных документов.Гибкая настройка расписания проверок, позволяющая задать даты не только начала сканирования, но и его окончания.Возможность приостановки сканирования в случае превышения требуемых ресурсов (процессор и ОЗУ) для выполнения задачи.Подробнее с продуктом можно ознакомиться на сайте разработчика.  Solar DozorКомпания Ростелеком-Solar (г. Москва) возникла в результате приобретения компанией Ростелеком в 2018 году компании Solar Security. Компания работает в нескольких направлениях, которые включают в себя центр по защите от киберугроз (Solar JSOC), разработку средств защиты от утечек конфиденциальной информации, средств автоматизации контроля и управления правами доступа, а также средств проверки защищенности исходного кода.Модуль Dozor File Crawler, входящий в состав Solar Dozor от компании Ростелеком-Solar, предназначен для мониторинга файловых ресурсов в локальной сети организации с возможностью активного противодействия нарушениям, для мониторинга облачных хранилищ, сканирования корпоративного почтового сервера, а также построения карты сети ресурсов организации. Модуль Dozor File Crawler Solar Dozor входит в состав DLP-системы Solar Dozor и не требует отдельной установки. Рисунок 6. Карта сети, построенная модулем Dozor File Crawler в Solar Dozor Особенности Dozor File Crawler:Сканирование узлов локальной сети, файловых хранилищ, расположенных в локальной сети организации, а также сканирование на облачных хранилищах OneDrive.Ретроспективное сканирование почтового сервера по протоколу IMAP в целях анализа архива электронных писем, а также сканирование архивов теневого копирования, в том числе многотомных архивов.Активное противодействие нарушениям правил хранения защищаемых данных. В случае обнаружения нарушения политики безопасности краулер может выполнить одно из заданных действий: заменить файлом-уведомлением, копировать, переместить в специальное или карантинное хранилище.Гибкая настройка задач сканирования: расписание, периодичность запуска задач сканирования, поиск по различным атрибутам.Оповещение по электронной почте пользователя или администратора безопасности о результатах выполнения задачи, в том числе о действиях, произведенных с файлами.Подробнее с продуктом можно ознакомиться в нашем обзоре и на сайте разработчика. Symantec DLPКомпания Symantec Corp. (г. Купертино, штат Калифорния, США) основана в 1982 году.  Занимается разработкой программного обеспечения в области информационной безопасности, включая антивирусные решения, средства защиты от целенаправленных угроз на уровне конечных рабочих станций и средства защиты от утечек конфиденциальной информации.Модуль Network Discover из состава Symantec DLP от компании Symantec позволяет выявлять конфиденциальные данные, хранящиеся на файловых серверах, веб-сайтах, базах данных, локальных компьютерах и платформах совместной работы. Рисунок 7. Перечень инцидентов, сформированных модулем Symantec DLP Network Discover после поиска конфиденциальных данных Особенности Symantec DLP Network Discover:Широкий охват хранилищ информации для поиска (базы данных SQL, почтовые сервера Microsoft Exchange, корпоративные порталы Microsoft SharePoint, системы документооборота Lotus Notes, Documentum, Livelink).Возможность сканирования рабочих станций как под управлением операционной системы Windows, так и Linux, Solaris, AIX.Возможность проверки политик контроля доступа и шифрования файлов.Подробнее с продуктом можно ознакомиться в нашем обзоре и на сайте разработчика. Zecurion DLPКомпания Zecurion (г. Москва) основана в 2001 году (ранее известна как SECURIT).  Занимается разработкой средств защиты от утечек конфиденциальной информации, консалтингом и проведением исследований в области информационной безопасности.Система Zecurion Discovery (Zdiscovery) позволяет в режиме реального времени выявлять места хранения конфиденциальной информации в корпоративной сети с помощью специальных агентов. Принцип работы Zecurion Discovery основан на гибридном анализе, который состоит из более чем 10 современных технологий детектирования. Все настройки модуля Zecurion Discovery производятся в единой веб-консоли Zecurion DLP.Система выполняет анализ данных со всех устройств, которые операционная система считает логическими дисками, поиск производится в том числе и со «скрытых дисков». При этом в процессе работы определяется информация, которая должна защищаться в рамках политик безопасности организации. Рисунок 8. Отчет Zecurion Discovery в веб-интерфейсе  Особенности Zecurion Zdiscovery:Поддержка операционных систем Microsoft Windows 7/8/10; Server 2008 R2/2012/2012 R2/2016.Выполнение различных действий с найденными файлами, например удаление или перемещение в специальные хранилища.Оповещение сотрудника о том, что на его компьютере располагается критичная информация.Использование обучаемой технологии поиска SmartID, метода опорных векторов SVM и других технологий контентного анализа.Подробнее с продуктом можно ознакомиться в нашем обзоре и на сайте разработчика. Гарда ПредприятиеКомпания Гарда Технологии (г. Нижний Новгород) основана в 2017 году на базе компании МФИ Софт. Занимается разработкой решений для защиты от внутренних и внешних угроз информационной безопасности, включая средства защиты от утечек конфиденциальной информации, системы защиты баз данных и веб-приложений, системы расследования сетевых инцидентов и мониторинга сетевого трафика, антифрод-системы и средства защиты от DDoS-атак.Модуль поиска конфиденциальных документов («Краулер») в DLP-системе Гарда Предприятие от компании Гарда Технологии позволяет обнаружить файлы на компьютерах и серверах, размещенных в инфраструктуре организации. Гарда Предприятие имеет единый центр управления, с помощью которого можно настроить параметры для поиска документов. Управление поиском осуществляется с помощью специальных политик сканирования, в которых можно определить различные параметры и критерии поиска документов: поиск похожих документов, поиск по ключевым фразам и т. д. Рисунок 9. Интерфейс системы Гарда Предприятие Особенности «Краулера» Гарда Предприятие:Осуществление поиска в автоматическом режиме.Формирование инцидента при обнаружении подходящих документов и последующая отправка уведомления по email администратору безопасности.Глубокая интеграция с возможностями операционной системы, что позволяет исключить нежелательную нагрузку на рабочие места сотрудников. Подробнее с продуктом можно ознакомиться в нашем обзоре и на сайте разработчика. КИБ СёрчИнформКомпания «СёрчИнформ» (г. Москва) основана в 1995 году. Занимается разработкой программного обеспечения в сфере информационной безопасности, а именно DLP-систем, программ контроля работы сотрудников, а также средств управления событиями информационной безопасности (SIEM).Набор технологий, входящий в состав КИБ СёрчИнформ, позволяет сканировать ИТ-инфраструктуру и детектировать заданные типы критичных данных. В качестве поддерживаемых источников данных выступают рабочие станции, локальные, корпоративные и облачные хранилища, корпоративные NAS, системы документооборота и аккаунты веб-почты. Система способна выявлять нарушения доступа и хранения файлов, предоставлять отчет о хранении информации в местах для этого не предназначенных. Кроме того, КИБ СёрчИнформ показывает жизненный цикл данных, отчеты о перемещениях внутри корпоративной инфраструктуры, а также историю действий с информацией.КИБ СёрчИнформ поддерживает анализ данных по атрибутам, ключевым словам и фразам, цифровым отпечаткам, регулярным выражениям. При этом могут использоваться технологии распознавания изображений (OCR). При поиске документов может использоваться технология «Поиск похожих», которая позволяет оценивать степень смысловой похожести искомого текста с эталоном, используя при этом только смысловую часть документа. Рисунок 10. Контроль контентного маршрута файла в КИБ СёрчИнформ Особенности Search Server КИБ СёрчИнформ:Модуль является собственной разработкой компании «СёрчИнформ» и не использует другие технологии индексации, такие как elasticsearch или sphinx.Модуль имеет поддержку широкого списка устройств корпоративной ИТ-инфраструктуры.Поиск возможен по содержимому удаленных файлов.Контроль операций с файлами на локальных компьютерах, серверах и сетевых папках.Визуализация информационных потоков при подключении DLP-функций.Поддерживаются не только локальные источники, но и облачные системы хранения.Доступно распределение вычислительной нагрузки между сервером и клиентской станцией.Подробнее с продуктом можно ознакомиться в нашем обзоре на сайте разработчика. ВыводыКак видно из текущего обзора, подсистемы Discovery для поиска конфиденциальных данных в корпоративной сети являются частью большинства известных на рынке DLP-систем. Это можно объяснить тем, что для внедрения системы защиты от утечек конфиденциальной информации в первую очередь необходимо определиться, что именно потребуется защищать, провести категоризацию имеющихся данных, правильно оценить риски и применить политики безопасности. В этой цепочке Discovery DLP могут применятся для поиска мест хранения данных, а также в качестве мощного инструмента проведения расследования инцидента утечки. Когда нужно выяснить, где хранятся или хранились определенные файлы и кто именно имел к ним доступ.Функции различных подсистем поиска конфиденциальной информации, как отечественных, так и зарубежных, не сильно отличаются друг от друга. Их общий принцип заключается в возможности сканирования рабочих станций, сетевых или облачных хранилищ в соответствии с правилами и политиками контентной фильтрации, настроенными в DLP-системе. Системы могут различаться по качеству анализа и индексации файлов, количеству поддерживаемых платформ хранения и политикам, применяемым в отношении несанкционированных копий файлов.  Тем не менее перед администраторами безопасности не стоит прямая цель — выбрать лучшую подсистему поиска данных. Как правило, изучаются комплексные возможности DLP-системы в целом.Тем не менее разработчики DLP-систем развивают подсистемы Discovery DLP, добавляя интересные функции для администраторов безопасности, например составление контентных маршрутов файлов с конфиденциальной информацией, а также построение «карты рисков» на базе собранной информации, которая отражает критичность защищаемых ресурсов и необходимость организовать дополнительную защиту важных файлов.

Читать далее

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты

  • Сообщения

    • AM_Bot
      В чём заключаются основные преимущества и недостатки биометрии? Какие биометрические системы являются наиболее точными? В чём состоит отличие поведенческих систем от статических? Попробуем разобраться в принципах работы и областях применения биометрии.      ВведениеОсобенности систем биометрической идентификацииТипы систем биометрической идентификации3.1. Статические системы3.1.1. Отпечатки пальцев3.1.1.1. Sherlock (Integrated Biometrics)3.1.1.2. Сканеры отпечатков пальцев СОП1 и СОП2 («Интек»)3.1.2. Рисунок вен на пальцах / руках3.1.2.1. Bio-Plugin: Биометрическая система СКУД (M2SYS)3.1.2.2. Palm Jet (BioSmart)3.1.3. Геометрия ладоней3.1.3.1. HandKey II (Schlage Recognition Systems)3.1.4. Радужная оболочка глаза3.1.4.1. Iris Access (Iris ID)3.1.4.2. Системы ВЗОР3.1.5. Сетчатка глаза3.1.5.1. HBOX (EyeLock)3.1.6. Лицо3.1.6.1. Blink Identity3.1.6.2. Face-Интеллект (ITV Group: Axxon Soft)3.1.6.3. PERCo-Web (PERCo)3.1.6.4. ПАК «Визирь» — СКУД на базе технологий компьютерного зрения3.1.7. Форма ушной раковины3.1.8. Голос3.1.8.1. ArmorVox (Auraya)3.1.8.2. IDVoice (ID R&D)3.1.9. Термограмма3.1.9.1. ESTONE FSAC-80 (Estone Technology)3.1.10. ДНК3.2. Поведенческие системы3.2.1. Походка3.2.1.1. SFootBD (University of Manchester)3.2.1.2. Watrix3.2.2. Движение губ3.2.2.1. Lip password (Hong Kong Baptist University, HKBU)3.2.3. Подпись3.2.3.1. SIGNificant Biometric Server (Namirial GmbH)3.2.4. Нажатие клавиш3.2.4.1. TypingDNA3.3. Мультимодальные биометрические системы3.3.1. Smart Authentications (CPqD)3.3.2. VoiceKey.PLATFORM (Группа компаний ЦРТ)3.3.3. Единая биометрическая система (Ростелеком)ПрименениеВыводы ВведениеНа сегодняшний день биометрические системы уже привычны каждому и активно участвуют в нашей жизни. Сканеры отпечатков пальцев, встроенные в смартфоны, технологии распознавания лиц и прочие инструменты постепенно приходят на замену традиционным методам идентификации и всё чаще проникают в крупные бизнесы, такие как банковское обслуживание и розничная торговля (ритейл). Биометрические системы имеют ряд преимуществ в сравнении с традиционными методами, так как приспособлены под идентификацию личности без возможности передачи ключа и во многом являются более удобными с точки зрения пользователя. Однако чем более активно ведётся внедрение такого вида систем, тем более остро встаёт вопрос обеспечения информационной безопасности.В данной статье рассмотрены основные виды биометрических систем, их принципы работы, преимущества и недостатки. Также приведён обзор компаний-производителей и конкретных продуктов, которые используются на коммерческом рынке на сегодняшний день. Особенности систем биометрической идентификацииБиометрическая идентификация — это процесс сравнения и определения сходства между данными человека и его биометрическим «шаблоном». Биометрия позволяет идентифицировать и провести верификацию человека на основе набора специфических и уникальных черт, присущих ему от рождения. Этот метод распознавания принято считать одним из самых надёжных, так как в отличие от стандартных логина и пароля биометрическими данными гораздо сложнее несанкционированно воспользоваться. Давайте рассмотрим механизм действия биометрических систем.Сначала в базе данных или на защищённом переносном элементе, таком как смарт-карта, сохраняется эталонная модель, основанная на биометрических характеристиках человека. Для этого могут использоваться один или несколько биометрических образцов.Сохранённые данные преобразуются в математический код; таким образом формируется база данных, представляющая собой набор кодов до 1000 бит, фиксирующих уникальные биометрические характеристики пользователей.При считывании отпечатка пальцев или радужки глаза сканер не распознаёт само изображение, а преобразовывает его в цифровой код, который затем сравнивает с загруженной ранее эталонной моделью. Типы систем биометрической идентификацииЧаще всего при мысли о биометрических системах нам на ум приходят сканеры отпечатков пальцев или системы распознавания лиц. Возможно, эти типы систем получили наибольшую известность благодаря кинофильмам и телесериалам. В любом случае наука не стоит на месте, и в последние годы границы биометрии стали намного шире. На данный момент существуют и активно применяются в безопасности, системах контроля доступа и предотвращения краж уже 14 типов биометрических устройств. Статические системыВ данном разделе мы расскажем о тех методах и инструментах, которые оценивают биометрические параметры в статике — без развития во времени. Отпечатки пальцевРаспознавание отпечатков пальцев является одним из первых биометрических методов. Он основан на определении структуры линий на подушечках пальцев рук, иначе — папиллярных узоров. После считывания сканером уникальный рисунок трансформируется в цифровой биометрический шаблон, при помощи которого система определяет, кто перед ней находится.Такие сканеры разделяются на два основных типа: оптические и кремниевые (тепловые и ёмкостные). Каждый из типов имеет свои преимущества и недостатки. Например, оптические сканеры являются наиболее точными с точки зрения определения узора, однако их можно обмануть с помощью силиконовых или латексных накладок и других нехитрых приёмов. Также они быстро загрязняются, в отличие от линейных тепловых, и для исключения погрешностей их приходится очищать после каждого применения. Для пользователя отличие состоит лишь в том, как взаимодействовать со сканером— прикасаться либо проводить по нему.Сейчас благодаря встроенным в смартфоны сканерам можно разблокировать таким образом мобильное устройство, оплатить покупки в интернете. В ближайшем будущем планируется внедрить подобные технологии и в другие устройства общего пользования, например в банкоматы (как это сделали Сбербанк и «Тинькофф»), и даже в метрополитене для замены билетов (такой проект собираются реализовать в Британии, чтобы сократить нагрузку на турникеты).  Sherlock (Integrated Biometrics)Компания Integrated Biometrics со штаб-квартирой в Спартанбурге, Южная Каролина, была основана в 2002 году. Integrated Biometrics продолжает расти как глобальный поставщик биометрических решений.Компания занимается разработкой датчиков регистрации и проверки отпечатков пальцев. В продуктах Integrated Biometrics используется плёнка LES (светоизлучающий датчик), обеспечивающая скорость, простоту использования и долговечность мобильных устройств биометрической верификации. Интегрированные биометрические датчики отпечатков пальцев Sherlock, единственные сертифицированные ФБР, работают под прямыми солнечными лучами на сухих или влажных пальцах, устойчивы к стиранию и на 90—95 процентов меньше и легче традиционных оптических сканеров. Они больше подходят для мобильных устройств, чем кремниевые или традиционные оптические датчики. Сканеры отпечатков пальцев СОП1 и СОП2 («Интек»)Устройства позволяют получить дактилоскопические отпечатки в различных режимах. Имеют встроенный алгоритм проверки качества отпечатка и подсветку для контроля состояния сканирования. Запуск сканирования выполняется автоматически при прикладывании пальца. После получения изображения сканер самостоятельно проводит проверку качества. Кодирование и декодирование изображения осуществляются с использованием алгоритма WSQ (вейвлет-скалярное квантование). Рисунок вен на пальцах / рукахДанный тип является усовершенствованной версией предыдущего. Взломать алгоритм его работы значительно труднее, чем при другом биометрическом сканировании, поскольку вены находятся глубоко под кожей. Инфракрасные лучи проходят через поверхность кожи, где они поглощаются венозной кровью. Специальная камера фиксирует изображение, оцифровывает данные, а затем либо сохраняет их, либо использует для подтверждения личности.Не так давно технология, получившая название FingoPay, была протестирована в одном из лондонских баров. Система идентифицирует уникальный рисунок вен пальцев рук и, по заявлению производителей, является почти совершенным устройством благодаря тому факту, что совпадение структуры рисунка вен у двух разных людей равно 1 к 3,4 млрд.Также аналогичная система производителя Hitachi была использована производителями японских банкоматов.  Bio-Plugin: Биометрическая система СКУД (M2SYS)Разработка M2SYS Bio-Plugin может распознавать как отпечатки пальцев, так и рисунок вен на пальцах и позволяет предприятиям любого масштаба и любой отрасли быстро интегрировать в работу систему биометрического программного обеспечения. Bio-plugin может проводить сопоставление 100 миллионов отпечатков пальцев в секунду на одном сервере и поддерживает совместимость с Windows и веб-приложениями. Преимуществами системы являются возможность быстрой интеграции (несколько часов), отсутствие необходимости компиляции ПО и глобальная инфраструктура поддержки. Система была интегрирована в комплексное биометрическое решение производителя — Гибридную биометрическую платформу, мультимодальную систему, которая поддерживает несколько форм биометрии, включая отпечатки пальцев, вены пальца и распознавание лиц.  Palm Jet (BioSmart)Одной из новейших разработок компании BioSmart является бесконтактный сканер Palm Jet. Это — комплексная биометрическая система, которая избавляет сотрудников от необходимости прикасаться к одним и тем же поверхностям. В данный момент используется некоторыми предприятиями в качестве мер для профилактики COVID-19.Palm Jet сканирует сеть подкожных вен и сравнивает результат с шаблоном в базе данных. Контрастный рисунок вен ладони формируется за счёт различных коэффициентов поглощения излучения венами и тканями ладони. Устройство отлично защищено от подлога — его невозможно обмануть с помощью силиконового муляжа или фотографии. Расстояние сканирования составляет 40—100 мм, при этом скорость распознавания — менее секунды.Прочие устройства вендора:BioSmart PV-WTC — терминал для организации пропускного режима и учёта рабочего времени;BioSmart PV-WM и BioSmart DCR-PV — считыватели вен ладони. Геометрия ладонейОпределение геометрии руки относится к измерению таких характеристик, как длина и ширина пальцев, их кривизна и относительное расположение. На данный момент этот метод является устаревшим и уже почти не используется, хотя когда-то был доминирующим вариантом биометрической идентификации. Современные достижения в области программного обеспечения для распознавания отпечатков пальцев и лиц затмили его актуальность.Существует также тип биометрических методов распознавания рисунка ладони, получивший название «дактилоскопия». Впервые он был применён в Лондоне 18 апреля 1902 г. при установлении личности преступника и на протяжении 20 века использовался в области криминалистики во многих странах. Однако на текущий момент этот метод также используется крайне редко в силу своей неточности и наличия более современных биометрических технологий.  HandKey II (Schlage Recognition Systems)Считыватели HandKey II разработки компании Schlage Recognition Systems фиксируют форму и размер руки, делая более 90 различных измерений. Затем они преобразуют и сохраняют эти измерения в виде 9-байтового цифрового шаблона идентификации, полностью уникального для каждого человека, который делает руку ключом.HandKey II функционирует как автономное устройство или легко интегрируется в существующую систему контроля доступа. В качестве контроллера доступа сканер обеспечивает управление механизмом блокировки с отслеживанием запросов на выход и сигналов тревоги. Аварийные оповещения предупреждают об отказе в доступе, чрезмерном количестве попыток сканирования, сбое питания и прочих событиях. Радужная оболочка глазаРадужная оболочка, или цветная часть глаза, состоит из толстых нитевидных мышц. Эти мышцы помогают формировать зрачок, чтобы контролировать количество света, попадающего в глаз. Измеряя уникальные складки и характеристики этих мышц, инструменты биометрической верификации могут подтвердить личность с невероятной точностью. Технологии динамического сканирования (например, сканирование того, как человек моргает) добавляют дополнительный уровень точности и безопасности. Iris Access (Iris ID)Iris ID с 1997 года является одним из крупнейших разработчиков технологий распознавания радужной оболочки глаза. IrisAccess — известная в мире платформа такого рода, которая уже была выпущена в четырёх версиях. По сведениям производителя, в данный момент система IrisAccess используется на 6 континентах и является более востребованной, чем все аналогичные продукты для распознавания радужной оболочки глаза вместе взятые.Одной из самых популярных серий является iCAM 7000. Новое поколение устройств способно осуществлять бесконтактную идентификацию человека по радужной оболочке глаза с расстояния около 30 см. Устройство имеет интуитивно понятный интерфейс с визуальным и звуковым оповещением, что позволяет быстро зарегистрировать человека в системе, а затем распознать его. Автоматическая подстройка угла наклона считывателя даёт возможность ускорить процесс распознавания при использовании устройства как отдельно, так и в комбинации с картами доступа или PIN-клавиатурой.  Системы ВЗОРКомпания является одним из наиболее востребованных производителей биометрических систем данного типа в России. Ниже представлены несколько самых популярных разработок.ВЗОР-Регистратор / ВЗОР-Мини: сканеры для записи биометрических шаблонов в базу (ВЗОР-Регистратор) и для идентификации (ВЗОР-Мини) с дистанцией захвата около 40 см. Пропускная способность — до 20 человек в минуту.ВЗОР-Пилон: сканер биометрической идентификации человека по радужной оболочке глаза с дистанцией захвата 0,9—1,1 м при движении человека со скоростью до 1 м/с. Обеспечивает скорость прохода через турникетную группу до 40 человек в минуту.ВЗОР-Портал: сканер биометрической идентификации по радужке глаза с дистанцией захвата до 1,6 метров и обеспечивающий захват радужки глаза при движении человека со скоростью до 2 м/с. Пропускная способность — до 80—90 человек в минуту. Сетчатка глазаПроверка сетчатки позволяет отсканировать капилляры глубоко внутри глаза с помощью камер ближнего инфракрасного диапазона. Получившееся изображение сначала предварительно обрабатывается для улучшения его качества, а затем преобразовывается в биометрический шаблон для регистрации нового пользователя и для последующей сверки с эталоном во время попыток распознавания пользователя. Высокая стоимость и необходимость помещать глаз близко к камере мешает более широкому использованию подобных сканеров.  HBOX (EyeLock)HBOX является устройством идентификации и верификации личности в наборе решений от компании-производителя Eyelock, которое осуществляет в режиме реального времени считывание и анализ сетчатки глаза на расстоянии и в движении. Гибкая конструкция предполагает несколько вариантов размещения — на мобильных стендах-воротах, фиксированных рамках и настенных креплениях — для максимальной гибкости в условиях нового строительства или модификации существующей конфигурации помещения.Пропускная способность HBOX обеспечивает прохождение до 50 человек в минуту и подходит для таких объектов, как аэропорты, вокзалы, стадионы. Сканер имеет возможности интеграции со всеми доступными стандартными системами и платформами управления доступом. ЛицоТехнология распознавания лиц, безусловно, является одной из первых форм биометрических систем идентификации. Программное обеспечение такого рода измеряет геометрию лица, включая расстояние между глазами и от подбородка до лба (и это — лишь некоторые из параметров). После сбора данных усовершенствованный алгоритм преобразует их в зашифрованный код, иначе — подпись (сигнатуру) лица.Согласно отчёту Computer Sciences Corporation (CSC), многие магазины уже внедрили системы распознавания лиц для отслеживания определённых групп покупателей. Принцип работы такого вида систем можно сравнить с таргетированной рекламой, цель которой — изучить предпочтения и предлагать наиболее релевантные товары.Недавно технология стала очень популярной среди пользователей смартфонов благодаря различным приложениям (например, для определения возраста) или встроенным сканерам лица, позволяющим снимать блокировку с устройства. Благодаря масштабному распространению среди пользователей и относительной простоте метода стало появляться всё больше приложений, использующих эту технологию.В 2019 году произошло несколько скандалов из-за утечки данных из приложения Zao для создания поддельных изображений (дипфейков). В ответ 16 марта 2020 года стало известно, что Китай ввёл обновлённые стандарты для приложений, собирающих биометрические данные, в том числе — для систем распознавания лиц.  Blink IdentityКомпания Blink Identity использует собственную технологию распознавания лиц для идентификации людей во время движения на полной скорости, которая позволяет опознавать более 60 человек в минуту. Система может быть использована для улучшения взаимодействия с гостями и безопасного контроля доступа на «живых» мероприятиях. Для регистрации человеку нужно пройти мимо датчика, который сфотографирует его и внесёт в базу данных.По словам представителей Blink Identity, технология позволит обнаружить лицо пользователя среди 50 тысяч человек и сопоставить его с фотографией из базы данных за полсекунды.  Face-Интеллект (ITV Group: Axxon Soft)Система «Face-Интеллект» позволяет проводить идентификацию по лицу в местах массового скопления людей — на вокзалах и стадионах, в аэропортах и метрополитене, а также в магазинах, ресторанах, барах и т. д. Преимущество системы состоит в том, что она способна сравнивать лица с базами данных госучреждений и правоохранительных органов, поддерживает протокол обмена данными с КАРС. «Face-Интеллект» позволяет осуществлять поиск видеозаписей с лицами, интересующими службу безопасности или правоохранительные органы, по фотографии, фотороботу или видеокадру. Система сравнивает лицо, захваченное камерой, с фотографией из базы данных СКУД. Доступ предоставляется автоматически; при низкой степени сходства решение принимает оператор.  PERCo-Web (PERCo)Производитель оборудования для обеспечения безопасности PERCo разработал веб-систему контроля доступа PERCo-Web, которая поддерживает работу с терминалами распознавания лиц Suprema и ZKTeco. Алгоритмы глубинного обучения терминалов позволяют собирать метаданные объекта и проводить более точную идентификацию, постоянно увеличивая скорость распознавания путём накопления характеристик объекта. Терминалы подключаются по интерфейсу Ethernet. Данные сотрудников могут быть оперативно добавлены в систему как основной или дополнительный идентификатор. Все события проходов через терминалы сохраняются в системе PERCo-Web. При необходимости в системе можно настроить алгоритм реакций, например уведомление при входе сотрудника, поступающее оператору. Для усиления мер безопасности на критически важных объектах система может быть использована совместно с другими методами идентификации.  ПАК «Визирь» — СКУД на базе технологий компьютерного зренияКомплексное решение для заказчиков любого масштаба, поставляется «под ключ», с наличием всех необходимых сертификатов. Построено на базе российского алгоритма распознавания лиц, зарекомендовавшего себя в десятках проектов по всей России. Исключает возможность мошенничества с помощью обмена пропусками, передачи пропуска лицам, не являющимся сотрудниками компании. Предотвращает проникновение на объект нежелательных лиц (сопоставление с «чёрным списком»), лиц с подозрением на инфекционное заболевание (измерение температуры). Решение обеспечивает бесконтактный проход на объект для снижения рисков заражений в условиях неблагоприятной эпидемиологической ситуации, выявляет факты нарушения трудовой дисциплины (контроль времени прихода / ухода сотрудников). В ПАК «Визирь» включена технология антиспуфинга — Liveness Detection (предотвращает атаки и попытки взлома). Продукт имеет хорошо документированный API с поддержкой большого количества методов (более 60) для решения любых задач, имеет готовые интеграционные модули для СКУД и билетно-кассовых систем ведущих вендоров. Форма ушной раковиныВ отличие от многих других биометрических методов, для которых требуются специальные камеры, эти биометрические системы измеряют акустику уха с помощью специальных наушников и неслышимых звуковых волн. Микрофон внутри каждого наушника измеряет то, каким образом звуковые волны отражаются от ушной раковины и расходятся в разных направлениях в зависимости от изгибов слухового прохода. Цифровая копия формы уха преобразуется в биометрический шаблон для дальнейшего использования.На текущий момент коммерческие аналоги пока ещё недоступны, однако ведутся многочисленные исследования в этой области. Весной 2015 года в Yahoo Labs предложили идентифицировать владельца смартфона по его ушным раковинам. В том же году патент на подобное изобретение получила компания Amazon. ГолосТехнология распознавания голоса попадает в сферы и физиологических, и поведенческих биометрических данных. С физиологической точки зрения такие системы распознают форму голосового тракта человека, включая нос, рот и гортань, определяют производимый звук. С поведенческой точки зрения они фиксируют то, как человек что-то говорит — вариации движений, тон, темп, акцент и т. д., что также является уникальным для каждого человека. Объединение данных физической и поведенческой биометрии создаёт точную голосовую подпись, хотя могут возникать некоторые несоответствия (например, в случае болезни или действия других факторов).  ArmorVox (Auraya)Омниканальный голосовой биометрический процессор от компании Auraya представляет собой запатентованную технологию голосовой биометрии, разработанную с использованием алгоритмов машинного обучения. Система позволяет проводить идентификацию и проверку голоса в цифровых приложениях, браузерах, роботах AI, голосовых помощниках, чате, контакт-центре, IVR и других цифровых каналах.Клиенты могут варьировать параметры безопасности — например, установить базовый уровень защиты для всех или повышенный её уровень для отдельных пользователей. ArmorVox может сопоставлять образцы на одном сервере в режиме реального времени со скоростью более 125 млн голосов в час.EVA на базе ArmorVox используется облачным сервисом Amazon Connect. Система представляет собой простое в использовании облачное голосовое биометрическое расширение для цифровых каналов, обеспечивающее идентификацию и проверку голоса, а также предоставляющее возможности по обнаружению мошенничества.  IDVoice (ID R&D)IDVoice от ID R&D — это управляемое при помощи искусственного интеллекта голосовое биометрическое ядро, которое осуществляет распознавание по голосу. Продукт построен на свёрточной нейронной сети и усовершенствованной технологии извлечения характеристик голоса, занимая первое место в рейтинге ведущих тестов отрасли.В данный момент IDVoice уже интегрирован в приложения для мобильного банкинга и программное обеспечение колл-центров для упрощения распознавания и предотвращения мошенничества.Чтобы обеспечить более быстрое внедрение и интеграцию корпоративными разработчиками, IDVoice может быть реализован на C ++, Python и Java и поставляется в виде образа Docker для гибких облачных развёртываний. IDVoice поддерживается платформами iOS, Android, Linux и Windows, что делает его универсальным для мобильных устройств, серверов, частных облаков и устройств интернета вещей. ТермограммаТермограмма — это представление инфракрасной энергии в виде изображения распределения температуры. Биометрическая термография лица фиксирует тепловые узоры, вызванные движением крови под кожей. Поскольку кровеносные сосуды каждого человека неповторимы, соответствующие термограммы также уникальны даже среди однояйцевых близнецов, что делает этот метод биометрической верификации даже более точным, чем традиционное распознавание лиц.  ESTONE FSAC-80 (Estone Technology)Компания Estone Technology запустила интегрированную систему инфракрасного теплового измерения температуры, распознавания лиц и определения состояния человека для контроля доступа в офисных зданиях, гостиницах, транспорте и других областях.Тепловизор с искусственным интеллектом ESTONE FSAC-80 проводит сегментирование изображения и сканирование сегментов, благодаря чему обеспечивает быстрое и точное определение температуры с точностью до 0,5 °C. Когда камера сканирует температуру тела, на ЖК-экране отображается видимый предупреждающий сигнал (и звуковое оповещение), а операционная система автоматически сохраняет изображение теплограммы человека. В данный момент разработка является особенно востребованной на рынке, так как помимо идентификации она позволяет выявить потенциальных больных COVID-19. ДНКДНК издавна использовалась в качестве метода идентификации. Кроме того, это — единственная форма биометрии, которая может отслеживать семейные связи. Сопоставление ДНК особенно ценно при работе с пропавшими без вести, выявлении жертв катастроф и потенциальной торговли людьми. Кроме того, помимо отпечатков пальцев, ДНК — единственный биометрический объект, который невозможно непреднамеренно «забыть». ДНК, собранная из волос, слюны и т. д., содержит последовательности коротких тандемных повторов (англ. short tandem repeat sequences, STR). С их помощью можно однозначно подтвердить личность, сравнивая их с другими STR в базе данных.В настоящее время технология мало представлена на биометрическом рынке. ДНК считается идеальной биометрической характеристикой, но её недостаток заключается в том, что однояйцевые близнецы будут иметь одну и ту же ДНК. Поведенческие системыПринципы поведенческой биометрии основаны на особенностях движения человека и его поведенческих характеристиках. Ниже перечислены основные виды поведенческой биометрии. Рисунок 1. Типы поведенческих биометрических систем  ПоходкаБиометрия походки фиксирует шаблоны шагов с помощью видеоизображения, а затем преобразует сопоставленные данные в математическое уравнение. Этот тип биометрических данных является ненавязчивым и незаметным, что делает его идеальным для массового наблюдения за толпой. Также преимуществом является то, что эти системы могут быстро идентифицировать людей издалека.Технология может быть очень полезной для использования в магазинах, банках и других организациях — например, для выявления возможных преступников. На данный момент одними из наиболее успешных разработок были названы SFootBD (Манчестерский университет) и технология китайской компании Watrix.  SFootBD (University of Manchester)При помощи нейронных сетей эта система находит особые закономерности в движениях человека при ходьбе, позволяющие распознавать личность. SFootBD, по заявлениям учёных-разработчиков, является в 380 раз более точной по сравнению с предыдущими методами.Во время ходьбы каждого человека можно выделить примерно 24 различных параметра движения. Разрабатывая систему, исследовательская группа собрала базу данных, состоящую из 20 тысяч «сигнальных» шагов от более чем 120 человек. Походка изучалась при помощи камеры высокого разрешения и напольных датчиков, фиксирующих давление при ходьбе. Система ИИ анализировала распределение веса, скорость походки и трёхмерные показатели каждого стиля ходьбы. Результаты показали, что в среднем система выдавала почти стопроцентную точность при идентификации людей. Частота ошибок составила 0,07 процента.  WatrixТехнология распознавания походки Watrix загружает видеоклип с изображением идущего человека, вырезает силуэт и создаёт модель его ходьбы. Компания планирует стать первой в мире, которая начнёт использовать технологию распознавания походки в коммерческих целях. Хотя Watrix утверждает, что её технология обеспечивает точность в 94 %, анализ не проводится в режиме реального времени. Следует отметить, что эти утверждения не были подтверждены независимыми экспертами, а эффективность программного обеспечения всё ещё остается неизвестной. Движение губЭто — одна из новейших форм биометрической верификации. Подобно тому, как глухой человек может отслеживать движение губ, чтобы определить сказанное, биометрические системы фиксируют активность мышц вокруг рта, чтобы сформировать шаблон их движения. Биометрические датчики такого рода часто требуют воспроизведения пользователем пароля, чтобы определить соответствующие движения губ, а затем на основе сравнения с записанным шаблоном предоставить или запретить доступ.На сегодняшний день одним из самых известных подобных решений является разработка учёных из Гонконгского баптистского университета (HKBU), которая пока ещё не вышла на рынок для коммерческого применения.  Lip password (Hong Kong Baptist University, HKBU)Согласно заявлению HKBU, система может подтвердить личность пользователя, сопоставив содержание пароля с «основными поведенческими характеристиками движения губ». Исследователи считают, что этот метод распознавания может иметь преимущество перед классическими биометрическими датчиками. Если пароль, сгенерированный биометрическим датчиком, скомпрометирован, сам метод генерации пароля перестаёт быть безопасным, поскольку отпечаток пальца или форма уха не могут быть изменены. Однако с помощью идентификации движения губ новый функциональный пароль можно создать просто произнеся другую фразу. На данный момент устройство находится на этапе разработки и пока ещё не анонсировано для коммерческого использования. ПодписьРаспознавание подписи — это поведенческая биометрическая система, которая измеряет пространственные координаты, давление пера, его наклон и ход как в автономных, так и в интерактивных приложениях. Цифровой планшет записывает измерения, а затем использует эту информацию в ходе автоматического создания биометрического профиля для будущей верификации.В настоящее время для ввода подписи используются планшеты, которые автоматически фиксируют положение ручки в разные моменты времени, углы наклона и давление, оказываемое на планшет.  SIGNificant Biometric Server (Namirial GmbH)Технология, называемая «SIGNificant Biometric Server», обеспечивает биометрическую проверку подписи в режиме реального времени на платформе SIGNificant путём сравнения биометрических параметров собственноручной подписи с предварительно зарегистрированным профилем. Документы обрабатываются только в том случае, если подписывающие их лица верифицированы.Основная идея SIGNificant Biometric Engine — преобразование движения руки в математическую структуру, называемую личным профилем. Это преобразование — одностороннее, т. е. обратная операция практически невозможна. Движение пера измеряется четырьмя способами (по горизонтали и вертикали, траектории движения, давлению, углу наклона). Для создания личного профиля система потребует примерно 4—6 попыток подписи. Клиентам доступны три типа настроек безопасности. Система также обладает технологией машинного обучения, что позволяет всё более точно проводить распознавание пользователей по мере увеличения количества попыток входа в систему. Нажатие клавишДинамика нажатия клавиш выводит стандартные пароли на новый уровень, отслеживая ритм их ввода. Такие датчики могут реагировать на время, затрачиваемое на нажатие каждой клавиши, задержки между клавишами, количество символов, вводимых за минуту, и так далее. Шаблоны нажатия клавиш работают вместе с паролями и PIN-кодами для повышения уровня безопасности.  TypingDNAРумынский стартап TypingDNA позволит распознавать людей по манере печатания. С помощью собственной технологии компания планирует укрепить онлайн-безопасность без ущерба для удобства работы пользователей. По словам создателей, технология обеспечивает высокую точность сопоставления при работе со всего одним предыдущим образцом набора текста.API верификации TypingDNA регистрирует нажатия клавиш пользователем в стандартизированном формате с открытым исходным кодом, что позволяет легко и просто интегрировать его в любое настольное или мобильное приложение. Разработчики могут реализовать API TypingDNA в качестве варианта пассивной двухфакторной верификации, метода восстановления пароля или просто для обеспечения соответствия входных данных заданному пользователю. SDK разработчика TypingDNA для мобильных устройств в настоящее время также поддерживает последние версии приложений для iOS и Android.TypingDNA соответствует требованиям ACE (Automated Commercial Environment) для онлайн-проверки студентов. Европейское банковское управление подтвердило, что ввод биометрических данных соответствует требованиям SCA (двухфакторная идентификация в банковском деле и платежах в ЕС); как следствие, разработки компании пользуются большим спросом со стороны отрасли. Мультимодальные биометрические системыБиометрию рассматривают и как мультимодальную технологию. Сочетание нескольких типов измерений позволяет повысить и уровень безопасности, и эффективность работы систем идентификации. Поэтому в последнее время всё больше компаний предлагают мультимодальные биометрические системы, а потребители ориентируются на комплексные решения.  Smart Authentications (CPqD)Бразильская компания CPqD запустила продукт Smart Authentications в партнёрстве с IBM. Платформа CPqD сочетает распознавание лица и голоса для аутентификации пользователей в сфере банковского обслуживания и электронной коммерции. Программное обеспечение позволяет осуществлять работу системы почти с любого устройства.  VoiceKey.PLATFORM (Группа компаний ЦРТ)VoiceKey.PLATFORM — мультифункциональная платформа, предназначенная для создания высоконагруженных систем с использованием целого стека AI-технологий: биометрии, распознавания и синтеза речи, акустических событий. Решение позволяет отказаться от PIN-кодов и паролей, а алгоритмы защиты от взлома с помощью аудио- и видеозаписи — liveness detection, «определение живого человека» — дают возможность выявлять мошенников и повышать уровень безопасности.  Единая биометрическая система (Ростелеком)Единая биометрическая система (ЕБС) представляет собой цифровую платформу, которая была разработана компанией «Ростелеком» по инициативе Министерства связи и массовых коммуникаций РФ и Центрального банка РФ. Система позволяет осуществлять идентификацию по голосу и изображению лица. Вместе с логином и паролем от «Госуслуг» система наделяет банки возможностью без личного присутствия гражданина открыть ему счёт или вклад, предоставить кредит. Со временем планируется провести масштабирование системы и в другие отрасли, например телемедицину или дистанционное обучение. ПрименениеДавайте рассмотрим наиболее распространённые области применения биометрических систем идентификации:Правоохранительные органы и общественная безопасность: выявление преступников / подозреваемых.Военная отрасль: идентификация противника / союзника.Финансовый сектор: идентификация и мониторинг пользователей банковского обслуживания / страхования.Государственный сектор: системы электронных документов, содержащие биометрические данные (электронные паспорта и удостоверения, водительские права и т. п.).Пограничный, туристический и миграционный контроль: идентификация путешественников, мигрантов, пассажиров.Здравоохранение и социальное обеспечение: идентификация пациентов и медицинских работников, получателей социальной помощи.Ритейл: идентификация и мониторинг потребителей / покупателей.Конечно, область применения биометрических технологий не ограничивается вышеперечисленными пунктами. Однако стоит отметить, что на данный момент этот вид технологий больше всего используется в военной отрасли и банкинге.По данным специалистов Comparitech, во многих странах, в особенности в Китае, Пакистане, Малайзии, США и Индии, в последние годы очень активно ведётся сбор биометрических данных. К сожалению, говорить о контроле их безопасности со стороны правоохранительных органов можно далеко не везде. В Китае, как упоминалось ранее, уже был ряд случаев утечки биометрических данных.В Ирландии, Португалии, Великобритании, Румынии и на Кипре сбор такой информации ведётся не так активно и скорость распространения биометрических технологий не так высока. Однако благодаря действию «Общего регламента по защите данных» (GDPR) с безопасностью дела там обстоят лучше. Россия на данный момент вместе с Канадой, Японией и Аргентиной занимает позицию «середнячка». ВыводыБиометрические системы распознавания всё больше внедряются в нашу жизнь, во многом облегчая её и упрощая процессы получения доступа. Они также помогают крупному бизнесу автоматизировать процессы поведенческого анализа и обнаруживать потенциальных злоумышленников, оказываясь незаменимыми помощниками в дополнение к традиционным методам защиты.Однако, несмотря на все вышеописанные преимущества, стоит также упомянуть и о недостатках биометрических систем. К сожалению, биометрическая информация, как и любая другая, уязвима. Банки, больницы и любые другие учреждения то и дело подвергаются хакерским атакам, и часть информации попадает в руки злоумышленников. Но одно дело, если это — стандартные логин и пароль, а другое — если речь идёт о биометрических данных. Ведь пароль можно сменить, а палец или радужку глаза — нет. В последнем случае при компрометации данных злоумышленник получает доступ ко всем активам с биометрической верификацией.Также биометрические системы бывают технологически несовершенны. Например, сотрудникам Vkansee удалось обмануть систему Touch ID при помощи пластилина, а Цутому Мацумото, известный японский криптограф и эксперт по безопасности, проделал подобную операцию и вовсе при помощи мишки из мармелада. Вносят свой негативный вклад и штампы из популярных фильмов, где сканеры взламывают буквально посредством пудры и скотча. Неудивительно, что общество смотрит на биометрические системы с определённой степенью недоверия.Вследствие наличия уязвимостей вроде описанных выше, а также из-за отсутствия надёжных систем безопасности большинство компаний — потенциальных заказчиков пока ещё не готово к масштабному переходу на биометрию повсеместно. Очевидно, что широкое применение подобных систем сопряжено с высоким уровнем риска. Остаётся лишь ожидать от их разработчиков, что те усилят меры безопасности для повышения доверия к своим продуктам, и наблюдать за развитием рынка биометрии. Читать далее
    • AM_Bot
      Управление привилегированными учётными записями обычно выходит за рамки проекта и возможностей систем класса IGA (Identity Governance and Administration). C одной стороны, это разумно — в силу специфики привилегированного доступа и потенциальных возможностей его обладателей. С другой стороны, базовые процессы пересмотра (ресертификации), своевременной блокировки доступа, назначения ответственных (владельцев) и др., которые по умолчанию имеются в системе IGA, зачастую отсутствуют в комплексах управления привилегированным доступом. Восполнить этот пробел призван модуль Privileged Account Governance (PAG) от компании One Identity.  ВведениеО привилегированном доступеСистема One Identity SafeguardМодуль интеграции Privileged Account Governance (PAG)4.1. Управление привилегированными учётными записями в One Identity Manager4.1.1. Устройства (Appliances)4.1.2. Учётные записи пользователей (User accounts)4.1.3. Группы пользователей (User groups)4.1.4. Активы (Assets)4.1.5. Группы активов (Asset groups)4.1.6. Учётные записи актива (Asset accounts)4.1.7. Учётные записи каталогов (Directory accounts)4.1.8. Группы учётных записей (Account groups)4.1.9. Полномочия (Entitlements)4.2. Привязка учётной записи пользователя в системе PAM к карточке сотрудника4.3. Запрос привилегированного доступа из портала самообслуживания IT Shop4.4. ОтчётыВыводы ВведениеДанной публикацией мы продолжаем обзор системы управления идентификационными данными и доступом One Identity Manager.В первой части обзора нами были рассмотрены история продукта и его функциональные возможности, детально описан портал самообслуживания как основное рабочее средство для сотрудников компании (рядовых пользователей, их руководителей, а также сотрудников отдела информационной безопасности и аудиторов).Во второй части мы рассказали об архитектуре решения, среде настройки и разработки коннекторов и средствах конфигурирования системы в целом.Третью часть обзора мы посвятили более детальному описанию возможностей One Identity Manager по интеграции с системой SAP R/3, широко используемой на российском и мировом рынке, и функциональности по разделению полномочий (Segregation of Duties).Ниже мы рассмотрим основные возможности модуля Privileged Account Governance (PAG), входящего в состав продукта One Identity Manager. Этот программный модуль предназначен для интеграции с системами управления привилегированным доступом (в IT-индустрии класс таких систем именуют Privileged Access Management — PAM). Наш обзор мы будем вести применительно к собственному PAM-решению компании One Identity — системе Safeguard. О привилегированном доступеПрежде чем начать обзор, необходимо сказать несколько слов об управлении доступом (сотрудников компании к информационным ресурсам организации, в которой они работают) в целом. Доступ сотрудников можно условно разделить на два типа:стандартный (набор учётных записей и полномочий, выданных сотруднику для выполнения должностных обязанностей);привилегированный (набор повышенных прав доступа, вплоть до административных — для настройки и обслуживания информационных систем и оборудования IT-инфраструктуры компании).Для управления доступом первого типа используются решения класса Identity Governance and Administration (IGA). Управление происходит централизованно, при помощи настраиваемой ролевой модели (Role-based Access Control — RBAC), через запросы доступа с последующим согласованием, посредством автоматизированных процессов аттестации / ресертификации — всё это мы подробно рассматривали в первой и второй частях обзора One Identity Manager.Проблема состоит в том, что второй тип доступа — привилегированный — в большинстве случаев не покрывается системой IGA. Для управления привилегированным доступом часто используют отдельные решения (класса Privileged Access Management — PAM), никак не связанные с системой IGA. Таким образом очень важная по своим потенциальным возможностям часть всех доступов хоть и контролируется через PAM, но всё равно выпадает из системы централизованного контроля и управления (IGA). Это происходит в силу того, что в PAM-системе обычно заводятся отдельные учётные записи для администраторов разных уровней и ведутся уникальные индивидуальные наборы доступов для каждой из них; там также присутствует необходимость поведенческого контроля действий администраторов (User Behavior Analytics — UBA), чего нет в системе IGA.Восполнить этот пробел призван механизм интеграции систем IGA и PAM — модуль Privileged Account Governance (PAG), входящий в стандартную поставку решения One Identity Manager. Система One Identity SafeguardНесколько слов также скажем о PAM-решении компании One Identity. В 2018 году One Identity приобрела Balabit — известного и популярного производителя продуктов в сфере информационной безопасности, таких как Session Control Box или syslog-ng, и интегрировала его разработки в своё собственное PAM-решение — Safeguard. В частности, Session Control Box превратился в модуль Safeguard for Privileged Sessions (SPS), а функции аналитики — в Safeguard for Privileged Analytics (SPA). О том и другом будет подробнее сказано ниже.One Identity Safeguard — это решение, сочетающее в себе возможности безопасного хранения паролей привилегированных учётных записей, а также мониторинга и записи «админских» сессий. Оно представлено в виде аппаратного (hardware appliance) или программного (virtual appliance) комплекса и состоит из двух основных независимых, но интегрирующихся между собой модулей:Safeguard for Privileged Passwords (SPP) — автоматизирует процессы запросов и процедуры предоставления привилегированного доступа с использованием ролевой модели и политик безопасности компании. Safeguard for Privileged Passwords позволяет организовать полноценную систему управления жизненным циклом паролей привилегированных учётных записей (включая встроенные, такие как «administrator», «root», «supervisor» и проч.) — запрос, согласование, утверждение, смена, ротация (на регулярной основе), отзыв и т. д. Система имеет свой собственный пользовательский портал для запроса и получения доступа. Также имеется в наличии мобильное приложение для утверждения запросов пользователей.Safeguard for Privileged Sessions (SPS) — с помощью этого модуля можно контролировать, отслеживать и записывать привилегированные сессии администраторов, подрядчиков и других пользователей, представляющих высокий уровень риска. Вся активность в рамках сессии (вплоть до нажатия клавиш, движений мыши и просмотра окон) записывается, индексируется и сохраняется в защищённых от несанкционированного доступа журналах аудита. Сессии можно просматривать как видеоролики и искать по любому слову, которое появлялось на экране пользователя. С помощью Safeguard for Privileged Sessions также можно контролировать вредоносные действия администраторов и блокировать команды, подвергающие опасности инфраструктуру компании.Отдельно опишем ещё один модуль PAM-системы One Identity — Safeguard for Privileged Analytics (SPA). Этот модуль используется совместно с модулем записи «админских» сессий (Safeguard for Privileged Sessions) и позволяет выявлять аномалии в поведении пользователей (UBA), находить и пресекать ранее неизвестные типы внутренних и внешних угроз. Алгоритмы продукта умеют выявлять отклонения от базовой линии поведения конкретного пользователя, исследуя динамику нажатия клавиш и движения мыши, время и место начала сессии, продолжительность сеанса. Эти и другие параметры служат для непрерывной биометрической аутентификации пользователей и помогают выявлять инциденты в области безопасности. Safeguard for Privileged Analytics также оценивает уровень потенциального риска каждого пользователя для принятия превентивных мер в отношении первоочередных угроз. Модульинтеграции Privileged Account Governance (PAG)PAM-решение One Identity Safeguard интегрируется с IGA-системой One Identity Manager при помощи стандартного модуля (PAG), входящего в комплект поставки последней. После активации модуля и настройки подключения к системе Safeguard становятся возможными следующие типовые сценарии:Автоматическое назначение доступа в PAM-систему из системы IGA. Например, для вновь принятого на работу сотрудника (или для уже существующего) в случае его приёма / перевода в «Отдел системного администрирования» можно автоматически создать учётную запись в PAM-системе (локальную или связанную с аккаунтом сотрудника в каталоге Active Directory) и / или добавить его учётную запись в ту или иную группу в той же PAM-системе (с группами могут быть связаны те или иные полномочия и политики привилегированного доступа, определяющие, к каким активам, аккаунтам, сессиям, в какое время и т. п. сотрудник сможет запрашивать привилегированный доступ). При увольнении или переходе в другой отдел учётную запись и весь доступ в PAM-системе можно автоматически заблокировать (удалить).Периодическая аттестация / ресертификация всех сотрудников (и их полномочий), у которых есть доступ в PAM-систему. Про функциональность аттестаций мы рассказывали в первой части обзора One Identity Manager. Здесь же отметим, что для аттестации / ресертификации привилегированного доступа используются тот же самый механизм и те же средства настройки, что и для стандартного доступа сотрудников.Показать всю полноту доступов конкретного сотрудника — как стандартного, так и привилегированного, с подробной информацией о том, откуда тот или иной доступ взялся — в виде отчётов и графических схем.Выявить неиспользуемый привилегированный доступ (например, сотрудник не заходил в PAM-систему в течение 6 месяцев — вероятно, его права нужно пересмотреть / заблокировать), а также учётные записи в PAM-системе, не привязанные ни к какому сотруднику (т. е. не имеющие владельца, «бесхозные»).Автоматическое создание учётных записей в PAM-системе и добавление их в нужные группы можно гибко настроить, используя ролевую модель, которая ведётся в решении IGA (бизнес-роли), и /или организационно-штатную структуру компании.В дополнение рядовые сотрудники могут запрашивать привилегированный доступ к системам (временно или на постоянной основе), используя портал самообслуживания IGA-решения — точно так же, как они запрашивают любой другой, стандартный доступ. При одобрении заявки (через настроенный процесс согласования) создание для них учётных записей в PAM-системе и добавление аккаунтов в те или иные группы доступа произойдёт автоматически.Считаем необходимым также упомянуть возможность системы Safeguard предоставлять доступ при помощи как локальных учётных записей и групп (т. е. когда для сотрудника создаётся локальная учётная запись в PAM-системе, которую он использует для авторизации в ней и запроса паролей привилегированных аккаунтов и сессий), так и взятых из каталога Active Directory. Другими словами, система одновременно поддерживает работу и автономно, и через интеграцию с корпоративным каталогом AD.В свою очередь, модуль Privileged Account Governance (PAG) обеспечивает функционирование в обоих режимах «из коробки». Управление привилегированными учётными записями в One Identity ManagerИнтерфейс системы управления привилегированным доступом One Identity Safeguard на данный момент — англоязычный. Он позволяет проводить настройку типовых объектов (элементов) PAM-системы, таких как пользователи, привилегированные учётные записи, группы пользователей, группы учётных записей, активы, группы активов, полномочия, политики доступа и др. Рисунок 1. Интерфейс PAM-системы One Identity Safeguard  При подключении PAM-системы One Identity Safeguard к IGA-решению One Identity Manager посредством модуля Privileged Account Governance (PAG) объекты PAM-системы отображаются следующим образом (см. иллюстрации ниже). Устройства (Appliances) Рисунок 2. Устройства системы PAM — отображение в административной консоли One Identity Manager  Показывает все виртуальные или «железные» устройства (appliances), составляющие основу системы PAM и её объекты. Учётные записи пользователей (User accounts) Рисунок 3. Локальная учётная запись пользователя в системе PAM — отображение в административной консоли One Identity Manager  Рисунок 4. Свойства локальной учётной записи пользователя в системе PAM — отображение в административной консоли One Identity Manager  Рисунок 5. Права доступа в свойствах локальной учётной записи пользователя в системе PAM — отображение в административной консоли One Identity Manager  Рисунок 6. Учётная запись пользователя в системе PAM, связанная с Active Directory — отображение в административной консоли One Identity Manager  Группы пользователей (User groups) Рисунок 7. Локальная группа в системе PAM — отображение в административной консоли One Identity Manager  Рисунок 8. Свойства локальной группы в системе PAM — отображение в административной консоли One Identity Manager  Рисунок 9. Группа в системе PAM, связанная с Active Directory — отображение в административной консоли One Identity Manager  Рисунок 10. Свойства группы в системе PAM, связанной с Active Directory — отображение в административной консоли One Identity Manager  Активы (Assets) Рисунок 11. Активы, зарегистрированные для управления в системе PAM — отображение в административной консоли One Identity Manager  Показывает все устройства (серверы, сетевое оборудование и пр.), привилегированными учётными записями которых управляет система PAM. Рисунок 12. Свойства активов, зарегистрированных для управления в системе PAM — отображение в административной консоли One Identity Manager  Группы активов (Asset groups) Рисунок 13. Группы активов — отображение в административной консоли One Identity Manager  Рисунок 14. Свойства группы активов — отображение в административной консоли One Identity Manager  Учётные записи актива (Asset accounts) Рисунок 15. Привилегированные учётные записи на активах, зарегистрированные для управления в системе PAM — отображение в административной консоли One Identity Manager  Показывает привилегированные учётные записи на устройствах (серверах, сетевом оборудовании и пр.), которыми управляет система PAM. Рисунок 16. Свойства привилегированных учётных записей на активах, зарегистрированных для управления в системе PAM — отображение в административной консоли One Identity Manager  Учётные записи каталогов (Directory accounts) Рисунок 17. Учётные записи Active Directory, связанные с PAM-системой — отображение в административной консоли One Identity Manager  Показывает все привилегированные учётные записи Active Directory, которыми управляет система PAM. Группы учётных записей (Account groups) Рисунок 18. Группы привилегированных учётных записей на активах — отображение в административной консоли One Identity Manager  Полномочия (Entitlements) Рисунок 19. Объекты полномочий в системе PAM — отображение в административной консоли One Identity Manager  Показывает, какие полномочия выданы каким пользователям (группам) в системе PAM и какие политики доступа связаны с этими правами. Привязка учётной записи пользователя в системе PAM к карточке сотрудникаВся полнота доступа пользователя представлена на одной картинке. Отображается карточка сотрудника с привязкой всех имеющихся у него учётных записей, включая аккаунт в системе PAM. Рисунок 20. Привязка учётной записи пользователя в системе PAM к карточке сотрудника в системе IGA — отображение в административной консоли One Identity Manager  Запрос привилегированного доступа из портала самообслуживания IT ShopИз портала самообслуживания One Identity Manager можно запрашивать:Привилегированные сессии к системам (RDP, SSH, Telnet и др.).Пароли привилегированных учётных записей.Создание новой учётной записи в PAM-системе для сотрудника.Добавление учётной записи в PAM-системе в те или иные группы PAM.Ниже приведено несколько примеров таких запросов. Рисунок 21. Запрос RDP-сессии из портала самообслуживания One Identity Manager  После отправки запроса и прохождения настроенной процедуры согласования запросившее лицо получает уведомление по электронной почте с прямой ссылкой на открытие сессии RDP (без необходимости ввода пароля привилегированной учётной записи). Рисунок 22. Запрос пароля привилегированного аккаунта из портала самообслуживания One Identity Manager  После отправки запроса и прохождения процедуры согласования сотрудник получит уведомление по электронной почте со ссылкой в систему PAM, где он сможет получить текущий пароль запрашиваемой привилегированной учётной записи. Рисунок 23. Запрос пароля привилегированного аккаунта из портала самообслуживания One Identity Manager — продолжение  При запросе указывается дополнительная информация: пароль какой привилегированной учётной записи нужен и на каком активе (сервере, сетевом устройстве и т. п.). Рисунок 24. Запрос создания учётной записи в системе PAM из портала самообслуживания One Identity Manager  После отправки запроса и прохождения процедуры согласования для сотрудника автоматически будет создана учётная запись в системе PAM. Вся история запроса и его согласования будет бессрочно храниться в системе IGA. Рисунок 25. Запрос членства в группе PAM из портала самообслуживания One Identity Manager  После отправки запроса и прохождения процедуры согласования учётная запись пользователя (которая принадлежит сотруднику, запросившему доступ) в системе PAM будет добавлена в запрошенную группу; таким образом сотрудник получит доступ к тем или иным активам / привилегированным учётным записям. Отчёты Рисунок 26. Пример отчёта «Неиспользуемые учётные записи» — показывает сотрудников, которые не заходили в систему PAM в течение последних N месяцев  Рисунок 27. Пример отчёта «Неиспользуемые учётные записи» — продолжение  Рисунок 28. Пример отчёта «Висячие учётные записи» — показывает аккаунты в системе PAM, не связанные ни с какой карточкой сотрудника в системе IGA  Рисунок 29. Пример отчёта «Висячие учётные записи» — продолжение  ВыводыМодуль Privileged Account Governance (PAG) помимо управления стандартным доступом сотрудников компании позволяет также «взять под зонтик» и администрирование расширенных полномочий. Таким образом система управления доступом и контроля над ним (IGA) действительно становится центральной точкой, отвечающей за всю полноту доступа сотрудников к информационным ресурсам предприятия — что и является её истинным предназначением.Видео, которое наглядно демонстрирует данный тезис, вы можете посмотреть на официальном канале One Identity в YouTube. Читать далее
    • Ego Dekker
      Антивирусы для macOS были обновлены до версии 6.9.200.
    • Ego Dekker
      Антивирусы были обновлены до версии 13.2.18.
    • Ego Dekker
×