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 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