В России стартовало открытое бета-тестирование облачного сервиса в области ИТ-безопасности EZLogin

В России стартовало открытое бета-тестирование облачного сервиса EZLogin

EZLogin, венчурный проект Softline Venture Partners, ориентированный на сектор СМБ, объявляет о начале публичного бета-тестирования платформы для безопасного доступа к корпоративным облачным сервисам в один клик.

Согласно исследованиям, проведённым командой EZLogin при участии экспертов компании Softline, на российском рынке SaaS отсутствуют стандарты централизованного управления: сервисами, доступами к ним и  уровнями доступа пользователей, – а каждое приложение использует собственную систему аутентификации учетных записей. В результате этого снижается ИТ-безопасность компаний, использующих два и более SaaS-сервиса. Платформа EZLogin решает данную проблему и позволяет не только управлять сервисами, представленными в своем каталоге, но и распределять, контролировать доступы пользователей к онлайн-приложениям.

EZLogin – новый сервис, позволяющий повысить уровень безопасности данных посредством предоставления единого способа аутентификации. EZLogin упрощает задачу доступа сразу в несколько облачных приложений благодаря технологии Единого входа, SSO (Single Sign-On). Пользователям платформы достаточно помнить логин и пароль для доступа в EZLogin, а вход во все онлайн-приложения осуществляется из сервиса без дополнительных учетных записей.

Антон Марченко, генеральный директор EZLogin, отмечает: «Использование EZLogin позволит малому и среднему бизнесу не только повысить безопасность доступов в облачные сервисы, но и поможет сократить расходы на управление своим портфелем SaaS. EZLogin дает возможность управлять учетными записями сотрудников, контролировать их доступ к сервисам и мн.др. При этом все задачи политики безопасности легко могут выполняться клиентом как самостоятельно, так и с участием системного администратора, без создания собственной ИТ-службы».

Разработка платформы EZLogin была запущена в 2011 году командой профессионалов, и в 2012 году проект получил поддержку от Softline Venture Partners. Старт прямых продаж сервиса назначен на март текущего года. Для широкого круга пользователей уже доступно подключение к бета-тестированию на сайте http://ez-login.ru.

Елена Алексеева, руководитель венчурного фонда Softline Venture Partners, рассказывает о запуске бета-версии облачной платформы EZLogin: «Наш фонд сфокусирован на поддержке проектов в сфере b2b, при этом важной составляющей при выборе стартапов является наличие международных амбиций. Таким ярким примером служит сервис EZLogin, изначально запущенный для западной аудитории. Теперь мы рады объявить о выходе бета-версии платформы и на российский рынок. Это действительно инновационное решение для сектора СМБ в сфере безопасности. Уверена, бизнес-сфера проявит к сервису высокий интерес».

Сигналы Wi-Fi позволяют определять активность человека за стеной

В конце февраля в топы GitHub Trending неожиданно вырвался проект с открытым исходным кодом RuView, который раньше был известен как Wi-Fi DensePose. На первый взгляд это ещё один эксперимент на стыке ИИ и граничных вычислений, но на деле история куда интереснее и тревожнее.

RuView показывает, что обычные сигналы Wi-Fi можно использовать не только для связи, но и буквально для «чтения» происходящего в помещении.

Система умеет отслеживать движения человека, оценивать позу тела и даже фиксировать дыхание и сердечный ритм, причём без камер, без интернета и, как утверждают разработчики, даже через стены.

С технической точки зрения проект опирается на анализ Channel State Information (CSI) — данных о том, как радиоволны рассеиваются, отражаются и меняются при взаимодействии с телом человека. В отличие от примитивных метрик уровня сигнала, CSI даёт куда более детальную картину: учитываются амплитуда и фаза сигнала по множеству поднесущих. Именно это и позволяет системе замечать микроскопические изменения, возникающие, когда человек двигается, сидит, спит или просто дышит.

По данным Ruvnet, RuView построен на базе академических исследований специалистов Университета Карнеги — Меллона. Для работы системе достаточно сети из 4-6 недорогих узлов на ESP32-S3, а общий бюджет такого комплекта может составлять примерно 54 доллара. Эти сенсоры формируют радиочастотную модель помещения, а ИИ затем анализирует, как человеческое тело меняет картину распространения сигнала.

 

Разработчики заявляют, что платформа обрабатывает данные с частотой до 54 тысяч кадров в секунду благодаря оптимизированной кодовой базе на Rust. Поверх этого работает нейросеть, которая переводит изменения поля Wi-Fi в 17 ключевых точек тела — от головы и локтей до коленей и бёдер. Кроме позы, система, как утверждается, может отслеживать дыхание в диапазоне 6-30 вдохов в минуту и пульс в диапазоне 40-120 ударов в минуту.

На бумаге всё это выглядит как красивая технология для спасателей, медицины и ухода за пожилыми. И действительно, сценарии звучат гуманно: мониторинг состояния человека без камер, поиск людей в задымлённых помещениях, наблюдение за пациентами без носимых датчиков. Но у технологии есть и другая сторона, куда менее комфортная.

Эксперты по кибербезопасности уже предупреждают, что RuView открывает новую категорию рисков: скрытое физическое наблюдение, которое почти невозможно заметить. Сигналы Wi-Fi проходят через мебель, стены и перекрытия, а значит, теоретически злоумышленник может разместить недорогие модули рядом со зданием и анализировать происходящее внутри. В отличие от камер, такой способ не зависит от освещения, дыма или прямой видимости. А поскольку работа идёт на физическом уровне радиосигнала, шифрование вроде WPA3 здесь не помогает.

Отдельная проблема в том, что такая схема практически не оставляет привычных сетевых следов. Если устройство пассивно анализирует радиосреду, администраторам сложно обнаружить его стандартными средствами мониторинга. На этом фоне возникают и юридические вопросы: например, как регулировать технологию, которая не собирает изображения или прямые идентификаторы, но всё равно позволяет следить за человеком в реальном пространстве.

Среди возможных защитных мер специалисты называют рандомизацию CSI на стороне роутеров, хотя пока это скорее исследовательское направление. Более надёжным вариантом считается физическое RF-экранирование: металлические сетки, экранирующие материалы или специальные покрытия для помещений с повышенными требованиями к безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru