InfoWatch развивает лингвистические технологии Traffic Monitor

InfoWatch развивает лингвистические технологии

Российский ИТ-разработчик InfoWatch расширил один из ключевых компонентов своего решения InfoWatch Traffic Monitor - Базу Контентной Фильтрации (БКФ). БКФ является ядром собственной уникальной технологии лингвистического анализа и используется для категоризации информации и детектирования конфиденциальных данных в информационных потоках компании.

Возможности обновленной базы контентной фильтрации отныне позволяют решать задачи как корпоративного, так и государственного масштаба, например, такие как соблюдение исполнения законодательства РФ по борьбе с экстремизмом, коррупционной деятельностью, по противодействию распространению наркотических средств, порнографической продукции и т.п.

Об остроте этих вопросов свидетельствует неумолимая статистика: в период с 2008 по 2009 годы количество экстремистских сайтов в рунете выросло в 5 раз. По данным, опубликованным на сайте Российской газеты, Россия занимает второе место в Сети после США по распространению порнографических сайтов. Ситуация с коррупцией в России тоже оставляет желать лучшего.

Не секрет, что довольно часто нелигитимный контент распространяется сотрудниками компаний за счет работодателя. С этой угрозой и борется InfoWatch Traffic Monitor. Не имеющие аналогов в мире базы контентной фильтрации позволяют регулировать обращение подобной противозаконной информации. Данные БКФ содержат более 4000 терминов, распределенных по таким категориям, как коррупция, наркотики, терроризм, проституция, порнография и др. С помощью этих баз можно выявлять в информационных потоках организации как определенные термины, так и сложные цепочки слов, а также категоризировать полученные данные по областям: например, информация экстремистского толка, данные о коррупционной деятельности, сведения, относящиеся к распространению порнографии, наркотиков и т.п.

При том, что большая часть такого рода информации не создается в организациях специально и не хранится в определенных местах в корпоративной сети, а создается злоумышленниками спонтанно и почти сразу уходит из организации во внешний мир, единственная возможность отследить и пресечь использование ресурсов компании в противоправных целях – анализ информации в режиме онлайн.

Растущая мощность ИИ-моделей OpenAI ставит под угрозу кибербезопасность

Компания OpenAI предупреждает, что ее ИИ-модели стремительно расширяют возможности, которые пригодны для нужд киберобороны, но в тоже время повышают риски в случае злоупотребления, и это нельзя не учитывать.

Так, проведенные в прошлом месяце CTF-испытания GPT-5.1-Codex-Max показали результативность 76% — почти в три раза выше, чем GPT-5 на тех же задачах в августе (27%).

Разработчик ожидает, что последующие ИИ-модели продолжат этот тренд, и их можно будет использовать для аудита кодов, патчинга уязвимостей, создания PoC-эксплойтов нулевого дня, а также тестирования готовности организаций к сложным, скрытным целевым атакам.

Во избежание абьюзов OpenAI принимает защитные меры: учит свои творения отвечать отказом на явно вредоносные запросы, мониторит их использование, укрепляет инфраструктуру, применяет EDR и Threat Intelligence, старается снизить риск инсайда, внимательно изучает обратную связь и наладила партнерские связи со специалистами по Red Teaming.

В скором времени компания с той же целью запустит программу доверенного доступа (trusted access), в рамках которой киберзащитники смогут с разной степенью ограничений пользоваться новыми возможностями выпускаемых моделей. В настоящее время их приглашают присоединиться к бета-тестированию ИИ-инструмента выявления / коррекции уязвимостей Aardvark, подав заявку на сайте OpenAI.

Для расширения сотрудничества с опытными специалистами по киберзащите будет создан консультационный Совет по рискам — Frontier Risk Council. Компания также взаимодействует с другими ИИ-исследователями через НКО Frontier Model Forum, работая над созданием моделей угроз и выявлением узких мест, способных создать препятствие ИИ-атакам.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru