IBM Security Intelligence научилась вычислять «стукачей»

Новый инструмент IBM позволит минимизировать утечки данных

IBM сегодня анонсировала новый защитный инструмент IBM Security Intelligence with Big Data, который помогает ИТ-менеджерам определять внутренние и внешние угрозы безопасности новыми способами. Система умеет сканировать электронные письма и социальные сети, находя ненадежных сотрудников, которые часто разбалтывают секреты компании.



IBM Security Intelligence with Big Data – по-своему уникальное программное обеспечение. Эта система может анализировать буквально терабайты самых разных электронных сообщений, финансовых счетов и веб-траффика, определяя угрозы для систем безопасности и потенциальные возможности мошенничества. Кроме просто предотвращения угроз, новая платформа, основанная на Hadoop, позволит ИТ-менеджерам проводить анализ электронных сообщений конкретного пользователя, определяя, насколько он предрасположен к распространению секретных данных. Болтливость пользователя определяется разницей в том, как человек отзывается о своей работе с коллегами и с публикой в социальных сетях. Компьютер сможет находить пользователей, затаивших обиду на компанию.

 



Например, программа может проанализировать письма пользователя, в которых рассказывается о положительных моментах работы, и сравнить эти данные с тем, как он высказывается в разговорах с друзьями о месте своей работы. Учитывая эти отличия и многие другие факторы, IBM Security Intelligence with Big Data может дать IT-команде наводку на неблагонадежного сотрудника. В основе системы анализа лежит специальный алгоритм распознавания фраз, позволяющий определять их позитивную или негативную окраску.

Платформа также помогает компаниям защищаться от хакерских атак и мошенничества, позволяя специалистам по системам безопасности быстрее находить методы, которыми хакеры пользовались во время предыдущих атак (определять время вторжения, место из которого проводилась атака, устанавливать какие программы использовались для взлома).

Один из первых клиентов, купивших IBM Security Intelligence with Big Data, по имени Марк Клэнси работает в Depository Trust & Clearing Corp. По его словам он не собирается использовать аналитические возможности Security Intelligence. Вместо этого он планирует делать специальные запросы, которые используют другие аналитические механизмы, исследующие не только почту, но и записи о путешествиях пользователя.

38% крупных компаний делают свой ИИ, но защищать его умеют единицы

Российский бизнес всё активнее развивает собственные ИИ-сервисы, однако с их безопасностью дела обстоят заметно хуже. К такому выводу пришли эксперты К2 Кибербезопасность и «Лаборатории Касперского», опросившие специалистов более чем из 200 крупных компаний из сфер ИТ, финансов, телекоммуникаций, торговли, строительства и фармацевтики.

Исследование показало, что 38% крупных организаций уже имеют собственные команды, разрабатывающие ИИ-решения для внутренних процессов.

При этом в 75% случаев такие проекты полностью или частично не соответствуют практикам MLSecOps — подходу, который отвечает за безопасность систем искусственного интеллекта на всех этапах их жизненного цикла.

В целом компании не делают ставку на какой-то один инструмент. Более половины респондентов (59%) одновременно используют несколько типов ИИ-сервисов: отечественные и зарубежные решения, собственные разработки и продукты, созданные на заказ.

Наиболее востребованными остаются российские ИИ-сервисы — их используют 75% компаний. Зарубежные решения применяют 60% участников исследования. Такой расклад аналитики связывают с требованиями законодательства и политикой импортозамещения.

Однако внедрять ИИ бизнес научился быстрее, чем обеспечивать его безопасность. По данным исследования, лишь 18% компаний могут говорить о наличии управляемых процессов защиты собственных ИИ-разработок. Зрелые практики MLSecOps внедрены всего у 7% организаций.

Особенно тревожно выглядит другая цифра: в 60% случаев безопасность ИИ-проектов обеспечивают исключительно разработчики, без участия специалистов по информационной безопасности. Это увеличивает риск ошибок, утечек данных и появления новых уязвимостей.

Эксперты отмечают, что рынок MLSecOps пока только формируется, а многие компании ещё не понимают, как правильно защищать собственные ИИ-системы. При этом искусственный интеллект всё чаще становится частью критически важных бизнес-процессов, а значит цена ошибок будет только расти.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru