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.

Студентку вернули в вуз после отчисления из-за проверки диплома на ИИ

История о борьбе человека и алгоритма получила неожиданную развязку. Верховный суд Татарстана признал незаконным отчисление студентки московского вуза, чей диплом заподозрили в использовании нейросети. Поводом для конфликта стала система проверки текстов на ИИ-контент. Сначала дипломная работа показала результат в 41,91% нейросетевого текста.

Затем студентка доработала и загрузила её повторно. Однако научный руководитель заявила, что в тексте якобы намеренно нарушена логика слов более чем в 70% материала, и сочла это попыткой обмануть проверку.

На третьей проверке показатель внезапно снизился до 11,92%. Казалось бы, вопрос закрыт. Но вуз решил иначе. Работу отказались принимать, сославшись на пропущенный срок сдачи. Хотя последний день подачи приходился на воскресенье, 8 июня 2025 года.

Уже 10 июня кафедра не допустила диплом к защите, а в тот же день был подписан приказ об отчислении. При этом саму студентку на заседание не пригласили и фактически не оставили времени на обжалование решения.

Суд изучил обстоятельства дела и нашёл сразу несколько проблем. Во-первых, была применена статья 193 Гражданского кодекса, согласно которой если последний день срока выпадает на выходной, он переносится на ближайший рабочий день. Значит, диплом был загружен вовремя.

Во-вторых, выяснилось, что отчёт системы проверки носит лишь вероятностный характер и не является окончательным доказательством использования ИИ. Более того, представитель университета признал, что научный руководитель не разбирается в принципах работы системы и самостоятельно не проводил экспертизу текста.

Дополнительный вопрос возник и к самому алгоритму. Представители вуза не смогли объяснить суду, каким образом система отличает обычные заимствования или особенности текста от результатов работы нейросети.

В итоге Верховный суд Татарстана встал на сторону студентки. Её восстановили на четвёртом курсе, обязали вуз допустить диплом к защите при условии оригинальности текста не менее 50%, а также взыскали с учебного заведения 40 тысяч рублей компенсации морального вреда и ещё 20 тысяч рублей штрафа.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru