Zecurion выпустил новую DLP-систему для поиска конфиденциальной информации

Zecurion выпустил новую DLP-систему

Компания Zecurion, объявляет о выпуске системы Zecurion Zdiscovery — продукта для поиска конфиденциальной информации на рабочих станциях и серверах. Zdiscovery дополнит линейку DLP-систем Zecurion возможностями контроля соблюдения политик хранения конфиденциальной информации в масштабах организации.

Для поиска конфиденциальных данных в корпоративной сети Zecurion Zdiscovery использует специальные агенты, которые анализируют данные на дисках компьютеров и серверов, в том числе и на «скрытых» логических дисках. Zecurion Zdiscovery позволяет обнаруживать несанкционированные копии конфиденциальной информации на рабочих компьютерах и ноутбуках пользователей, а также в сетевых хранилищах. Система проверяет обнаруженные конфиденциальные документы на соответствие правилам их хранения и, в случае нарушения, фиксирует инцидент.

Настройки Zecurion Zdiscovery позволяют задавать действия, которые будут производиться при обнаружении нарушений политик безопасности. Сами данные можно удалить или переместить в специальное хранилище, на файл-сервер или в СУБД, а сообщение о нарушении незамедлительно отправить администратору и пользователю, допустившему неправильное хранение. Помимо этого все события, в том числе список обнаруженных нарушений и точное расположение данных, сохраняются в специальных журналах (логах) для последующего анализа. Архив копий файлов позволяет просматривать найденные подозрительные документы даже в том случае, если оригинал был удален, изменен или перемещен в другое место. В частности, архив оказывается незаменимым источником информации при расследовании инцидентов информационной безопасности.

«Наш новый продукт мы разрабатывали под конкретные запросы заказчиков, поэтому он оказался востребованным прямо „с конвейера“: уже сейчас у нас идет несколько „пилотов“, — говорит генеральный директор Zecurion Алексей Раевский. — Zecurion Zdiscovery предотвращает целый класс нарушений политики безопасности, связанных с неправильным хранением конфиденциальных документов. В их числе, например, хранение конфиденциальных материалов или персональных данных не в защищенном хранилище, а на компьютере пользователя или на открытом файл-сервере».

Zecurion Zdiscovery сканирует доступные хранилища в режиме реального времени, моментально реагируя на создание новых файлов и внесение изменений в документы. Это позволяет постоянно контролировать соблюдение политик хранения конфиденциальной информации и оперативно принимать меры при обнаружении нарушений. При этом существует также возможность задавать расписание поиска с любым интервалом в целях оптимизации ресурсов. Например, если оперативность реагирования не является критичной, можно запланировать сканирование в ночное время, когда нагрузка на сеть минимальна.

Для обнаружения конфиденциальных данных Zecurion Zdiscovery использует гибридный анализ — комплекс современных технологий детектирования, включая проверку по шаблонам регулярных выражений, лингвистику MorphoLogic, цифровые отпечатки DocuPrints и обучаемую технологию SmartID. Применение гибридного анализа обеспечивает точность определения конфиденциальной информации до 95%.

64% ИИ-приложений для iPhone оказались с дырой в защите

Исследователи из Wake Forest University обнаружили масштабную проблему в экосистеме iOS-приложений с искусственным интеллектом. Анализ показал, что сотни программ фактически оставляют открытыми ключи доступа к нейросетям и серверным компонентам, что позволяет злоумышленникам использовать их инфраструктуру в своих целях.

Для исследования специалисты разработали инструмент LLMKeyLens, который анализирует сетевой трафик приложений и выявляет утечки учетных данных, используемых для работы с OpenAI, Gemini, DeepSeek, Mistral и другими ИИ-сервисами.

Из более чем 38 тысяч приложений App Store исследователи отобрали 444 программы с подтверждёнными функциями на базе больших языковых моделей. Результаты оказались неприятными: у 282 приложений, или 64% выборки, были обнаружены утечки ключей доступа или других механизмов подключения к ИИ-сервисам.

 

Причем в 146 случаях проблема позволяла напрямую использовать чужие ресурсы. Некоторые приложения передавали API-ключи OpenAI и других провайдеров в открытом виде прямо в сетевых запросах. Другие скрывали ключи на сервере, но оставляли открытыми прокси-серверы, через которые любой желающий мог отправлять запросы к нейросетям.

Особенно часто проблемы встречались в приложениях для продуктивности, обучения, развлечений, здоровья и образа жизни. Лидером по доле уязвимых программ стала категория Health & Fitness.

Исследователи также обнаружили крайне небрежное отношение к защите токенов доступа. В некоторых случаях JWT-токены действовали годами, а отдельные системы выдавали их со сроком действия до 100 лет. Более того, некоторые серверы принимали даже просроченные токены.

После обнаружения проблем разработчиков всех 282 приложений уведомили об уязвимостях. Через 90 дней специалисты провели повторную проверку. Патчи выпустили только 78 приложений — это около 28% от числа уязвимых программ. Еще 66 приложений остались доступными для эксплуатации даже после уведомления.

Авторы исследования считают, что причина проблемы проста: многие разработчики стремятся максимально быстро интегрировать ИИ-функции и уделяют недостаточно внимания защите инфраструктуры.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru