SafeNet помогает предприятиям защитить данные в кластерах Hadoop

SafeNet помогает предприятиям защитить данные в кластерах Hadoop

Компания SafeNet, сегодня представила дополнение к своему решению ProtectFile, которое теперь включает в себя прозрачное комплексное шифрование конфиденциальных данных, размещенных в кластерах Apache Hadoop. Благодаря решению SafeNet ProtectFile for Linux предприятия, внедрившие или планирующие внедрить Hadoop для работы с растущими объёмами больших данных, смогут защитить высокоценную информацию без снижения производительности Hadoop или ухудшения опыта взаимодействия для конечных пользователей.  

Hadoop представляет собой масштабируемую и экономически эффективную платформу для хранения и быстрой обработки больших объёмов данных, однако для многих организаций, пользующихся этой платформой, довольно сложной задачей становится защита информации, представленной в виде больших данных. В Hadoop данные размещаются в кластерах и хранятся в распределённом виде на сотнях или даже тысячах узлах обработки данных. При этом в Hadoop отсутствует возможность полной защиты данных, хранящихся на узлах этих кластеров. В отсутствие защиты, эти узлы обработки данных представляют собой потенциальную точку уязвимости, которая может использоваться злоумышленниками для входа в систему изнутри сети или для создания злонамеренной угрозы. И в случае, если неавторизованный пользователь или сервис получает доступ к системе, данные остаются в незащищенном виде. Всё это создаёт для организаций огромные, потенциально дорогостоящие риски.  

"Сегодня организациям приходится искать равновесие между преимуществами масштабируемости и эффективности Hadoop при работе с большими данными с одной стороны, и защитой высокоценной информации в своей инфраструктуре с другой, - говорит Сергей Кузнецов, генеральный директор SafeNet в России и СНГ. Учитывая экспоненциальный рост данных, генерируемых компаниями, и постоянное увеличение числа утечек данных, при внедрении сервисов Hadoop вопросам безопасности должно уделяться максимальное внимание. Решение ProtectFile позволяет компаниям любых размеров защитить конфиденциальные данные, хранящиеся в кластерах, без снижения производительности Hadoop, а также обеспечить соответствие требованиям стандартов и регуляторных норм, таких как PCI DSS и HIPAA, при работе с большими данными".

Продукт ProtectFile for Linux представляет собой законченное решение безопасности для платформы Hadoop и обеспечивает прозрачное комплексное шифрование конфиденциальных данных, хранящихся в кластерах Apache Hadoop. Оно лишь в незначительной степени влияет на общую производительность и не требует изменения архитектуры существующих механизмов для работы с большими данными. Решение ProtectFile включает в себя инструменты автоматизации для быстрого и удобного развертывания этого решения и стандартизированного внедрения сразу на множестве узлов обработки данных в кластере Hadoop. Подобно другим продуктам SafeNet  для шифрования и аутентификации, решение ProtectFile включает в себя механизм централизованного управления ключами и политиками безопасности, обеспечивая организациям полный контроль над своими ключами шифрования, а также возможность настройки и организации гранулированного контроля доступа для защиты системы от несанкционированного доступа.

"Как это обычно происходит с новыми быстроразвивающимися технологиями, изначально при задумке и проектировании Hadoop вопросам безопасности не уделялось должного внимания, – говорит Гарретт Беккер (Garrett Bekker), старший аналитик по вопросам безопасности в исследовательской фирме 451 Research.  – Однако по мере того, как всё больше организаций намерены перевести свои проекты в Hadoop с тестового режима в режим коммерческой эксплуатации, они всё активнее изыскивают средства защиты конфиденциальной информации, хранящейся на узлах обработки данных Hadoop, от несанкционированного доступа. Возможность шифрования хранящихся данных, которые могут быть распределены по тысячам вычислительных узлов, должна оправдать ожидания организаций, которые не только озабочены проблемами защиты своих существующих данных, но и частными и, вероятно, конфиденциальными результатами своих экспериментов с большими данными".

Помимо выпуска решения ProtectFile for Linux, компания SafeNet также объявила о доступности обновлённой версии решения ProtectFile for Windows, которое обеспечивает возможность прозрачного и автоматизированного шифрования серверных данных на уровне файловой системы в распределенном корпоративном окружении на базе Windows. 

Google научила смартфоны измерять пульс без часов и фитнес-браслетов

Google, видимо, решила, что фитнес-браслетам и умные часам пора на пенсию. Компания представила технологию, которая позволяет измерять пульс и частоту сердечных сокращений в состоянии покоя с помощью обычной фронтальной камеры смартфона.

Никаких датчиков на запястье, никаких ремешков и дополнительных устройств. Всё, что нужно, — собственное лицо.

Система получила название Passive Heart Rate Monitoring (PHRM). Работает она  любопытно: после разблокировки смартфона по лицу фронтальная камера записывает короткое восьмисекундное видео, а встроенная ИИ-модель анализирует едва заметные изменения цвета кожи, возникающие из-за кровотока.

Человеческий глаз таких изменений не видит, а вот алгоритмы машинного обучения — вполне.

 

По данным Google, точность системы оказалась неожиданно высокой. При оценке пульса в состоянии покоя результаты отличались от показателей фитнес-браслета Fitbit Charge 6 менее чем на пять ударов в минуту.

Для обучения и тестирования модели компания использовала более 350 тысяч видеозаписей почти 700 участников с разными оттенками кожи. Более того, исследователи проверяли технологию не только в лаборатории, но и в реальной жизни. Добровольцы больше недели ходили со своими смартфонами, одновременно используя Fitbit и медицинское оборудование для контроля сердечного ритма.

Результаты оказались убедительными, чтобы Google всерьёз заговорила о будущем такого подхода. Впрочем, до идеала ещё далеко. Исследователи признают, что системе пока сложнее стабильно получать данные у людей с тёмными оттенками кожи. Также на точность могут влиять разговоры, движения головы и другие обычные действия.

Есть и вопрос приватности. Всё-таки технология предполагает регулярный анализ изображения лица пользователя. В Google уверяют, что обработка может выполняться непосредственно на устройстве без передачи данных в облако.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru