InfoWatch представил Traffic Monitor Enterprise 3.5

InfoWatch представил Traffic Monitor Enterprise 3.5

В новой версии InfoWatch Traffic Monitor Enterprise 3.5 реализована полная интеграция с Active Directory, в 2 раза увеличена производительность продукта, улучшена система отчетности и интерфейс, расширены возможности поиска и многое другое.



«Решение InfoWatch Traffiс Monitor Enterprise 3.5 – результат команды разработчиков, инженеров и аналитиков InfoWatch, в котором мы учли пожелания и потребности наших заказчиков по части функционала, производительности и простоты управления продуктами для защиты конфиденциальной информации, – отметил Константин Левин, начальник отдела продаж InfoWatch в России. – Мы продолжим работу над совершенствованием наших технологий и продуктов. Уверены, заказчики по достоинству оценят все преимущества InfoWatch Traffic Monitor 3.5».

Новая версия продукта позволяет осуществлять единую идентификацию пользователей, вне зависимости от того, какой канал был использован для отправки сообщения. При этом, для каждого сотрудника в системе создается подробная карточка, содержащая личные и контактные данные (например, адрес корпоративной электронной почты, UIN в любой системе обмена мгновенными сообщениями, адрес его личной электронной почты и другие параметры). Это дает возможность анализировать все действия конкретного сотрудника (например, в случае, если система обнаружила подозрительные операции с корпоративной информацией: пересылка конфиденциальной информации нерелевантным адресатам, копирование на съемные носители и многое другое).

В InfoWatch Traffic Monitor Enterprise 3.5 были также расширены поисковые функции: личные карточки сотрудников увеличили количество критериев поиска, что позволило достичь большей точности и гибкости при анализе поисковых результатов. Благодаря интеграции с Active Directory в Traffic Monitor Enterprise 3.5. появилась возможность автоматически импортировать детализированные карточки сотрудников и списки групп пользователей, а также автоматически настраивать зоны ответственности.

Благодаря техническим доработкам перехватчика ICQ в новой версии продукта улучшен мониторинг и анализ трафика, отправляемого по протоколу HTTP (включая возможность перехвата файлов, а также информацию, отправляемую с помощью функции SMS-over-ICQ). Кроме того, в продукте был обновлен интерфейс – теперь он стал еще более удобным и дружественным.

InfoWatch Traffic Monitor Enterprise 3.5 – модульное решение, позволяющее осуществлять мониторинг данных, отправляемых за пределы корпоративной сети (через почтовые системы, web, системы обмена сообщениями, распечатываемых или копируемых на различные устройства ввода-вывода). В продукте реализована функция блокировки передачи информации в случае нарушений политики безопасности. Также решение позволяет проводить анализ данных и обеспечивать их хранение с возможностью проведения расследований.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru