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.

Подпишитесь на новости

В России сформулировали главную проблему ИИ — у него нет страха

Искусственному интеллекту не хватает страха перед ошибкой. Такую мысль высказал заместитель главы Минцифры России Александр Шойтов на конференции BIS Summit, посвящённой информационной безопасности бизнеса и ИТ.

«В ИИ нужно встроить систему страха, чтобы он боялся совершить ошибку, как человек», — заявил Шойтов в ходе дискуссии.

Речь, конечно, не о дрожащей нейросети, которая перед каждым ответом вспоминает ипотеку и разговор с начальником. Под страхом можно понимать встроенный механизм сомнения: способность модели оценивать последствия своих действий, признавать нехватку данных и останавливаться, если цена ошибки слишком высока.

Сейчас генеративный ИИ способен уверенно выдавать неверные ответы, придумывать факты и выполнять опасные команды без человеческого ощущения риска.

Для обычного чат-бота это заканчивается галлюцинацией, а для ИИ-агента с доступом к корпоративным системам — удалёнными файлами, утечкой данных или нарушением работы инфраструктуры.

На BIS Summit прозвучала и ещё более амбициозная идея — встроить в ИИ-модели совесть. Её озвучил Николай Лишин, заместитель руководителя ФМБА России. Если страх должен удерживать систему от ошибки, то совесть, по такой логике, должна помогать оценивать допустимость самого действия.

Получается своеобразный технический портрет идеального ИИ: достаточно умный, чтобы решить задачу, достаточно напуганный, чтобы всё перепроверить, и достаточно совестливый, чтобы вовремя отказаться. Осталось только написать для этого техническое задание.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru