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.

Подпишитесь на новости

Роскомнадзор встроил машинное обучение в систему фильтрации трафика

Роскомнадзор внедрил механизм фильтрации интернет-трафика на основе машинного обучения и потратил на него 2,27 млрд рублей. Это следует из паспорта ведомственной программы цифровой трансформации на 2026-2028 годы. В документе указано, что РКН использует отечественную модель, развернутую на собственной инфраструктуре.

Ее название не раскрывается, большая языковая модель в системе не применяется.

С паспортом программы ознакомился Forbes. Механизм встроен в автоматизированную систему обеспечения безопасности российского сегмента интернета (АСБИ).

Через нее Роскомнадзор управляет ТСПУ, оборудованием для фильтрации трафика на сетях операторов связи. На установку новых и модернизацию действующих ТСПУ в 2026 году заложено 3,99 млрд рублей основного финансирования и еще 6,2 млрд рублей дополнительного.

О планах использовать ИИ для фильтрации стало известно в январе. В мае ведомство собиралось взять для этого модель Astra AI от «Группы Астра».

VPN в описании механизма прямо не упоминается. Дмитрий Кутейников из RKS Global считает, что модель может оценивать вероятность использования VPN по внешним признакам, например по размеру и ритму пакетов или длительности сессии, без чтения содержимого. По его словам, под ошибочную блокировку могут попасть корпоративные VPN и облачные сервисы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru