Корпорацией Symantec разработана новая технология защиты данных

Корпорация Symantec объявила о выпуске решения для предотвращения потери данных Symantec Data Loss Prevention 11, которое упростит обнаружение и защиту наиболее важной информации предприятий - их интеллектуальной собственности. Новая версия решения будет включать в себя самообучаемый алгоритм анализа данных Vector Machine Learning (VML).



VML – первая и единственная на рынке технология анализа и предотвращения утечек данных, основанная на принципах искусственного интеллекта и способная самостоятельно идентифицировать данные, доступ к которым должен быть ограничен. Кроме того, Symantec Data Loss Prevention 11 повышает эффективность процесса реагирования на инциденты при помощи усовершенствованной технологии Data Insight, а также предусматривает дополнительные меры безопасности на конечных точках.

Больше данных – больше рисков

Объем неструктурированных данных растет более чем на 60% в год. Как следствие, постоянно усложняется управление ими, и становится все сложнее обеспечивать их защиту. Наиболее ценная информация предприятий – их интеллектуальная собственность – часто теряется в растущем объеме неструктурированных документов, большинство из которых не являются конфиденциальными. Хранилища неструктурированных данных обычно слабее защищены, что делает их более уязвимыми для внутренних и внешних угроз. Как показали результаты целевых атак, таких как Hydraq и других широко известных случаев потери внутренних данных, объекты интеллектуальной собственности сейчас более уязвимы, чем когда-либо ранее.  

Vector Machine Learning самостоятельно обнаружит данные, требующие защиты от утечек

Организация должна идентифицировать конфиденциальные документы до того, как предпринимать шаги по их защите. Предотвращение потери данных традиционно основывалось на двух категориях технологии определения данных: методе «цифровых отпечатков» и описании информации. Метод «цифровых отпечатков» предполагает сбор всех документов, которые подлежат защите и применения к каждому файлу уникального индектификатора - «цифрового отпечатка». Альтернативный подход (описание данных) предполагает определение типовых выражений и списка ключевых слов для идентификации критических документов. Метод «цифровых отпечатков» может представлять значительные трудности для организаций с широко рассредоточенными данными, а разработка правил, описывающих данные, может оказаться очень трудоемким процессом, результаты которого могут быть менее точными, чем при использовании метода «цифровых отпечатков». 

«Система, использующая технологию Vector Machine Learning от Symantec сможет предугадать появление новых, требующих особых прав доступа, данных, и существенно улучшит возможности организаций по их защите, – отметил Джон Олтсик (Jon Oltsik), главный аналитик Enterprise Strategy Group, – Эта технология дает возможность организациям упростить обнаружение, идентификацию и обеспечение защиты их интеллектуальной собственности».

Vector Machine Learning – инновационная технология анализа, разработанная Symantec. Она призвана преодолеть ограничения существующих технологий идентификации документов. Используя образцы используемых данных, программное решение на базе алгоритмов Vector Machine Learning можно научить узнавать ключевые характеристики и определять внутренние различия конфиденциальных и неконфиденциальных данных.

Такой подход устраняет необходимость создания правил, основанных на ключевых словах, а также потребность в применении «цифровых отпечатков» к новым документам при их создании. Принцип работы технологии Vector Machine Learning позволяет создать точные правила идентификации документов на основании анализа примеров документов, а в дальнейшем, усовершенствовать точность правил по мере выявления и обработки системой позитивных и негативных примеров документов.

Data Insight упрощает процесс защиты информации

Решение Symantec Data Loss Prevention 11 включает усовершенствованную технологию Symantec Data Insight, которая улучшает процесс реагирования на инциденты путем определения наиболее уязвимых мест хранения данных и автоматического уведомления об этом пользователей. Новая функция ранжирования рисков Risk Scoring будет создавать рейтинг папок для восстановления с учетом объемов и уровня критичности данных, содержащихся в папках, а также параметров доступности папки. Новая функция восстановления данных Data Owner Remediation будет автоматически предупреждать пользователей по e-mail о потенциальных рисках, которым подвергаются их данные, хранящиеся в общих центрах обработки данных. Такой комплекс мероприятий повысит эффективность защиты данных организаций.

«Решение Symantec Data Loss Prevention 11 призвано помочь профессионалам в сфере информационной безопасности в осуществлении более эффективной защиты конфиденциальной информации, – заявил Аарон Аубрэхт (Aaron Aubrecht), старший директор по управлению решениями корпорации Symantec, – Мы слышали от наших заказчиков о том, что более точное определение объектов интеллектуальной собственности и ранжирование операций с ними по степени риска являются основополагающими элементами эффективной программы защиты информации. Наша технология Vector Machine Learning и усовершенствованная технология Data Insight представляют комплексное решение такой задачи».

Защита «конечных точек» стала ещё надёжнее

Symantec Data Loss Prevention 11 представит дополнительные возможности для работы в конечных точках, включая новые функции, которые позволят организациям разрешать пользователям работу с большим количеством приложений и устройств для хранения данных, при этом поддерживая высокий уровень защиты. Функция контроля доступа к приложениям Application File Access Control призвана обеспечить поддержку таких пользовательских программ, как iTunes, Skype и WebEx не подвергая риску конфиденциальные данные.

Функция Trusted Devices обеспечит поддержку использования широкого спектра устройств хранения и ограничит возможность копирования конфиденциальных данных. Можно разрешить копирование только на санкционированные носители (например, носители, выданные и контролируемые компанией). Еще одна новая функция в данной версии решения – Endpoint FlexResponse, она упрощает защиту данных конечных точек путем интеграции с другими решениями от Symantec, а также решениями сторонних производителей, например, для шифрования данных и программ управления правами предприятий (Enterprise Rights Management, ERM).

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

80% приложений для знакомств плюют на конфиденциальность пользователей

Большинство приложений для знакомств не соблюдают правила конфиденциальности и собирают больше пользовательских данных, чем когда-либо. Об этом говорится в новом отчете Mozilla.

Исследователи проанализировали приложения для знакомств с точки зрения конфиденциальности и отметили, что требования к данным пользователей возросли.

Организация изучила 25 приложений и отметила, что 22 из них не соблюдают политику конфиденциальности. Mozilla дала положительную оценку только приложению Lex, принадлежащему Queer. Harmony и Happn получили средний рейтинг.

В своём отчете Mozilla уведомила пользователей, что 80% приложений могут передавать или продавать их личные данные в рекламных целях.

Исследователи рассказали, что большинство приложений, включая Hinge, Tinder, OKCupid, Match, Plenty of Fish, BLK и BlackPeopleMeet, отслеживают точную геолокацию пользователей. Такие приложения, как Hinge, собирают данные о местоположении в фоновом режиме, когда программа не используется.

Значительное количество данных, по утверждениям приложений для знакомств, собирается с целью лучшего подбора пары для пользователя. Но стоит учесть, что эти данные могут попасть к брокерам, а это может привести к серьёзным последствиям.

В прошлом году газета Washington Post сообщила, что католическая группа из США купила данные у Grindr для отслеживания ряда пользователей.

В своем отчете исследователи Mozilla поставили низкий рейтинг данному приложению, ведь Grindr не раз допускал промахи в области конфиденциальности и безопасности.

По данным аналитической компании data.ai, приложения для знакомств перестали пользоваться популярностью.

В прошлом году специалисты из Pew Research отметили, что только трое из 10 взрослых когда-либо пользовались сайтами или приложениями для знакомств. Эта цифра остается неизменной с 2019 года.

В прошлом месяце The New York Times опубликовала отчет, в котором отмечается, что лидеры среди приложений для знакомств Match Group и Bumble потеряли более 40 миллиардов долларов в рыночной стоимости с 2021 года.

Для привлечения пользователей компании разрабатывают новые функции с использованием искусственного интеллекта.

Исследователь в области конфиденциальности из Mozilla Миша Рыков высказался о необходимости усиления защиты данных пользователей, так как с появлением генеративного ИИ возникают опасения по поводу безопасности и практики обмена данными.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru