Symantec анонсировала самообучающуюся DLP-систему

Symantec анонсировала самообучающуюся DLP-систему

В первом полугодии наступающего года на рынок выйдет продукт Symantec Data Loss Prevention 11. Одной из его ключевых особенностей будет т.н. технология целенаправленного самообучения, которая призвана упростить обработку и классификацию важных сведений.



В Symantec уверены, что новая технология представляет собой значительный шаг вперед в сравнении с существующими методами определения тайной информации. Напомним, что это довольно важно для систем предотвращения утечек данных, поскольку им нужно уметь отличать конфиденциальную информацию от обычной. В какой-то степени технологию целенаправленного самообучения (ТЦС) можно назвать средством разработки политик безопасности, которые определяют подлежащие защите сведения.


Принцип работы самообучающейся системы, использованный Symantec, неплохо известен: он нередко применяется, скажем, при создании спам-фильтров. Суть его в том, что программное обеспечение учится определять информацию того или иного рода, сравнивая предложенные ему 'правильные' и 'неправильные' образцы данных. Ведущий менеджер Symantec по маркетинговой политике Роберт Хэмилтон разъяснил сущность этого принципа следующим образом:


"Допустим, разработчик программного обеспечения хочет защитить написанные им исходные коды для какого-либо приложения от утечки посредством электронной почты или съемных носителей. В то же время ему требуется, чтобы DLP-система не оказывала воздействия на передачу некоторых иных участков кода - положим, они относятся к типу open source, в силу чего являются общедоступными, и охранять их бессмысленно. Тогда он вводит в систему образцы своего кода как "правильные" примеры, а экземпляры открытых исходников - как "неправильные". Изучив их, ТЦС сформирует нужный профиль и настроит политику безопасности."


Аналитики отмечают, что в перспективе такая DLP-система сможет автоматически создавать политики для различных документов и прочих сведений. В целом предложенный Symantec подход может сделать защиту от утечек более гибкой и эффективной.


Помимо ТЦС, в продукте Data Loss Prevention 11 можно будет увидеть и иные нововведения. В частности, в его состав войдут средство контроля доступа приложений к файлам (оно позволит удостовериться, что сторонние программы вроде iTunes или Skype не передают за пределы корпоративного брандмауэра важные сведения), функционал под названием FlexResponse, обеспечивающий взаимодействие с клиентскими средствами защиты от других производителей, подсистема Risk Scoring, осуществляющая приоритезацию информационных активов в зависимости от степени важности данных и количества пользователей, авторизованных для работы с ними.


Подробная информация (на английском языке) изложена в пресс-релизе Symantec.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Протекторы скрывают около 40% уязвимостей в Android-приложениях

Специалисты Positive Technologies провели исследование и выяснили, насколько протекторы помогают скрывать уязвимости и защитные механизмы в Android-приложениях. Для анализа использовали собственный сервис защиты от реверс-инжиниринга, который позволил оценить, как меняется доступность кода для анализа злоумышленниками.

Android остаётся самой распространённой мобильной платформой в мире — ей пользуются около 75% рынка, по данным Statcounter.

Открытость системы и свободный доступ к APK-файлам упрощают реверс-инжиниринг: раскрытие логики работы приложений, поиск ошибок, копирование функциональности и извлечение чувствительных данных.

В исследуемых приложениях специалисты обнаружили более 50 потенциальных уязвимостей разного уровня риска. После применения протектора количество обнаруживаемых ошибок снизилось примерно на 40%.

Наиболее заметное уменьшение пришлось на уязвимости высокого уровня риска — минус 67%. Уязвимостей со средним уровнем риска стало меньше на четверть, а дефектов, которые могли косвенно повлиять на безопасность, — почти на 80%.

Результат оказался разным для разных категорий приложений. Лидером по снижению числа видимых уязвимостей стали сервисы доставки еды — минус 46%. Далее идут приложения для путешествий и транспорта, а также маркетплейсы — по 38%. Примерно треть уязвимостей удалось скрыть в приложениях из сфер развлечений, телекоммуникаций, финансов и платежей.

Интересный эффект наблюдался и в области скрытия защитных техник. После применения протектора количество «видимых» мер безопасности, которые можно обнаружить с помощью сканера, сократилось на 67%. Это означает, что защитные механизмы стало сложнее распознать, а значит — сложнее заранее подготовить способы их обхода.

Также уменьшилось количество обнаруживаемых ключей доступа, токенов и других чувствительных данных — в среднем на 71%. Максимальный эффект наблюдался у приложений категории «Инструменты и утилиты».

По результатам анализа, использование техник защиты от запуска в виртуальных машинах оказалось скрыто в 98% случаев. Механизмы защиты от отладки — в 91%.

Для обфускации и защит от дизассемблирования снижение заметности было менее выраженным, на 32% и 21% соответственно.

Исследование показывает, что даже когда разработчики внедряют защитные механизмы, они могут быть распознаны при статическом анализе. Протекторы позволяют скрыть детали реализации и усложнить злоумышленникам задачу по изучению внутренней логики приложений.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru