InfoWatch и ЦРТ защищают от утечек корпоративной информации «через голос»

InfoWatch и ЦРТ защищают от утечек корпоративной информации «через голос»

Компания InfoWatch и «Центр речевых технологий» представляют совместное решение для автоматизированного контроля соблюдения политики безопасности при использовании средств голосовой связи. Решение ориентировано на специалистов служб информационной и экономической безопасности, департаментов контроля качества, сервисных подразделений.

Основная идея интеграции - сочетание преимуществ DLP-системы InfoWatch Traffic Monitor Enterprise и системы мониторинга голосового канала STC Voice Monitor.

До недавнего времени голосовые коммуникации были фактически неконтролируемым  каналом передачи информации. Корпоративные системы защиты, в том числе DLP-решения, не могли обеспечить предотвращение утечки критически важных данных в случае, если эти данные передавались голосом в ходе сеансов видеоконференций, телефонных переговоров с использованием стационарных и мобильных телефонов, через Skype .

Интеграция разработок InfoWatch и «Центра речевых технологий» позволяет «закрыть» этот канал. Голосовой трафик записывается средствами STC Voice Monitor. Далее система преобразует его в текст, ищет ключевые слова, заданные общими политиками безопасности, определяет тематику и автора сообщения. Затем голосовой трафик возвращается в InfoWatch Traffic Monitor Enterprise в виде текста. DLP-система средствами лингвистики анализирует текст на предмет наличия в переданных сообщениях конфиденциальной информации. Копия трафика (файлы со служебными метками – тема, автор сообщения, вхождение ключевых слов) сохраняется в хранилище InfoWatch Traffic Monitor (Forensic Storage).

Дмитрий Дырмовский, директор московского филиала компании «Центр речевых технологий», отмечает, что надежность технологии преобразования голосового трафика в текст составляет до 85%, а точность идентификации автора сообщения по имеющемуся образцу голоса – 97%: «На данный момент других автоматизированных решений, позволяющих контролировать голосовой трафик внутри компаний, не существует. А контролировать нужно именно автоматически, поскольку средняя компания со штатом 350 человек в месяц генерит 500 и более часов телефонных переговоров. Прослушать это «вручную» просто невозможно».

Программное решение STC Voice Monitor легко встраивается в корпоративную инфраструктуру, совместимо с коммуникационным оборудованием ведущих производителей – Cisco, Juniper, Avaya.

«Голос на сегодняшний день – один из наименее защищенных каналов передачи информации. Сотрудники компаний используют Skype, записывают переговоры, презентации, учебные материалы. С одной стороны, это удобно. С другой – стандартными средствами DLP систем невозможно контролировать информацию, передаваемую по голосовому каналу. Совместно с  ЦРТ мы представляем рынку первое решение, способное эффективно защитить конфиденциальную информацию компаний, активно использующих голосовые коммуникации, - комментирует Татьна Белей, директор по маркетингу ГК InfoWatch.

В России хотят поставить на учет учебные материалы для ИИ-моделей

Минцифры РФ готовит законопроект, обязывающий разработчиков раскрывать сведения о наборах данных, используемых для обучения ИИ-моделей. Инициатива пока обсуждается в профильных ведомствах и сообществах игроков рынка.

Как выяснили «Ведомости», создатели подобных решений должны будут указывать наименование набора для тренинга, дату его создания, формат, объем и происхождение. В перспективе возможно создание специализированного реестра для ИИ.

Предложение выдвинуто в рамках работы правительства над регулированием сферы ИИ. Пока лишь известно, что разрабатываемый закон определит критерии российского происхождения нейросетей, закрепит право на авторство, обязанности и ответственность разработчиков, а также введет маркировку ИИ-контента.

Параллельно российские власти работают над мерами противодействия использованию ИИ в противоправных целях. Предложено даже признать применение ИИ отягчающим обстоятельством при совершении преступлений.

Предложение Минцифры о раскрытии источников обучающих данных для больших языковых моделей пока не принято на рассмотрение. Опрошенные новостным изданием эксперты сомневаются, что иностранные вендоры вроде OpenAI, Microsoft, Google, Perplexity будут соблюдать это требование.

По идее, новая инициатива должна повысить доверие к ИИ, возможность независимой оценки качества таких решений и дисциплины работы с данными. В то же время нововведение, скорее всего, потребует создания специального реестра, который будет заполняться формально из-за увеличения нагрузки на разработчиков, заинтересованных в скорейшем выводе ИИ-решений на рынок.

В то же время эксперты отметили, что в условиях дефицита качественных и юридически чистых наборов данных для обучения ИИ раскрытие их происхождения будет способствовать формированию нового коммерческого рынка.

Использование данных, взятых из открытых источников и без ведома владельцев создает риски утечки конфиденциальной информации и порождает конфликт интересов в случаях нарушения авторских прав. Подобные ситуации вынуждают создателей ИИ-моделей более внимательно относиться к подбору учебных данных и в случае необходимости покупать права на контент либо заключать договоры на использование.

В настоящее время закона, регулирующего сферу ИИ, в России нет; в законодательстве даже отсутствуют нужные определения. Освоение таких технологий пока осуществляется в соответствии с утвержденной указом Президента стратегией развития ИИ до 2030 года.

По этой причине попытки госрегулирования пока носят декларативный или рекомендательный характер. Так, в конце прошлого года было выдвинуто предложение о создании технических стандартов по ИИ и продвижение их на международном уровне.

Минцифры также определилось с требованиями к ПАК для ИИ и собирается создать киберполигон для проверки безопасности ИИ-систем, предназначенных для использования на критически важных объектах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru