Stonesoft присоединилась к партнерской программе IBM Security Intelligence

Stonesoft присоединилась к партнерской программе IBM Security Intelligence

Stonesoft присоединилась к партнерской программе  IBM Security Intelligence

Корпорация Stonesoft, сообщила об успешной сертификации своих решений по программе SIPP (Security Intelligence Partner Program) в лаборатории Q1 Labs, принадлежащей корпорации IBM. Интеграция решений Stonesoft с платформой анализа угроз ИТ-безопасности IBM QRadar Security Intelligence с помощью открытых протоколов позволит производить более глубокую корреляцию событий безопасности и событий уровня приложений и упростит работы по внедрению.

Программа Security Intelligence Partner Program позволяет компаниям интегрироваться с платформой анализа угроз QRadar, обеспечивая предоставление оперативных данных об активах, событиях, уязвимостях и угрозах безопасности, управление конфигурациями и информационными потоками, а также управление автоматическими обновлениями. Совместное тестирование как часть сертификации SIPP гарантирует интероперабельность решений Stonesoft с платформой QRadar Security Intelligence.

Вся линейка продуктов Stonesoft включает в себя: первый в отрасли ИБ динамический трансформер безопасности Security Engine, межсетевой экран следующего поколения (NGFW), интеллектуальную систему предотвращения вторжений IPS, а также шлюз защиты удаленного доступа SSL VPN под централизованным управлением Stonesoft Management Center. Логи со всех устройств Stonesoft могут передаваться в QRadar в формате Log Event Enhanced Format (LEEF). Кроме того, в Stonesoft Management Center также могут поступать логи от других устройств в LEEF –совместимом формате, таким образом усиливая функционал решений Stonesoft по поддержке управления логами с устройств третьих производителей.

«Ранее сотрудничество между разработчиками в области информационной безопасности по поводу обмена данными о событиях было затруднено, в основном, из-за отсутствия стандартов. Это партнерство позволяет поднять взаимодействие между IBM и Stonesoft на новый уровень в части инженерных изысканий, поддержки и интеграции продуктов, что позволит обмениваться информацией и преодолеть “узкие места” при интеграции и развертывании решений. Наши общие заказчики безусловно выиграют от уменьшения времени разбора инцидентов, более простых интеграции и внедрения» - отметил Matt Ward, старший менеджер по продуктам IBM Q1 Labs.

“Stonesoft рада присоединиться к партнерской программе IBM. Мы стремимся предоставить нашим клиентам как можно лучшую наглядность и осведомленность по тому, что происходит в их сети. Комплексные решения по сетевой безопасности Stonesoft вместе с платформой QRadar Security Intelligence позволят организациям обеспечить эффективную защиту своих критичных информационных ресурсов и бизнеса в мультивендорных инфраструктурах”, - прокомментировал Tero Jantunen, менеджер по продукту SMC корпорации Stonesoft.

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