SearchInform представила новый инструмент для проведения расследований

SearchInform представила новый инструмент для проведения расследований

В рамках традиционного весеннего RoadShow компания SearchInform представила обновленную версию своего флагманского продукта «Контура информационной безопасности SearchInform». Интерес у публики вызвали новые поисковые алгоритмы и новый продукт IncidentCenter, предназначенный для проведения расследований инцидентов информационной безопасности.

IncidentCenter используется для двух задач:

  • Помощь при проведении расследований. Любой документ, перехваченный «Контуром информационной безопасности» можно прикрепить к «Делу» или «Досье». IncidentCenter также поддерживает импорт файлов из сторонних систем, что позволяет консолидировать всю информацию по инциденту в рамках одной системы. «Заметки» и «Промежуточные резюме», в свою очередь, позволяют параллельно расследовать дело сразу нескольким сотрудникам отдела ИБ.
  • Ведение досье по сотрудникам. На каждого сотрудника может быть заведено «Досье», в котором будет аккумулироваться вся информация, полезная для контроля и общения с этим человеком: контакты, увлечения, сильные/слабые стороны и т.д.

Возможности экспорта позволят донести информацию до ответственных лиц (директоров, начальников отделов и т.д.) без раскрытия первоначальных источников.

Модуль AlertCenter, отвечающий за автоматическое выявление нарушений заданных политик безопасности, получил сразу несколько новых видов поиска: статистические запросы, поиск по событиям в Active Directory, а также поиск по бинарным цифровым отпечаткам.

Статистические запросы позволяют автоматически выявлять инциденты на основе количественных показателей и аномальную активность среди сотрудников. 

Поиск по событиям в Active Directory призван автоматизировать обработку информации по подозрительным действиям в AD. К примеру, создание временных учетных записей, временное включение учетных записей в группы с широкими правами доступа и т.д.

Расширенные возможности поиска по цифровым отпечаткам позволяют выявлять меру схожести для двух произвольных документов. При этом, сравнение происходит не только по «текстовой» части. Релевантность вычисляется как для бинарного содержимого проверяемых файлов, так и для извлеченного текста. Таким образом, можно обнаруживать факт пересылки любых файлов: фотографии или скриншота части карты, исполняемых файлы и т.д.

Российский ИИ силён в науке, но застревает на пути к рынку

Россия стала третьей среди стран БРИКС и 20-й в мире по числу научных работ, представленных на десяти ведущих международных конференциях по машинному обучению и искусственному интеллекту. Результаты исследования опубликовал Наукометрический центр НИУ ВШЭ.

В 2020-2025 годах, по данным «Известий», российские организации представили 560 исследований, которые получили более 12,3 тыс. цитирований.

Средний показатель международной цитируемости составил 3,59 — выше, чем у Индии с её 3,10, несмотря на значительно меньший объём публикаций. Работ меньше, зато читают их заметно внимательнее.

Сильнее всего российская научная школа выглядит в математике машинного обучения, оптимизации и анализе формальных понятий. Заметные результаты также есть в компьютерном зрении и речевых технологиях.

Более 40% отечественных публикаций подготовлены при участии бизнеса. Среди компаний лидирует «Яндекс», среди университетов — НИУ ВШЭ и Сколтех, среди некоммерческих организаций — AIRI.

Но между хорошей статьёй и работающим продуктом всё ещё лежит довольно широкий технологический овраг. Развитию мешают дефицит вычислительных мощностей, ограниченный доступ к качественным данным и слабый перенос исследований в коммерческие решения. Отставание особенно заметно в обработке естественного языка, ИИ-агентах и инфраструктурных технологиях.

В Минцифры заявили, что намерены стимулировать спрос на отечественные ИИ-решения, развивать вычислительную инфраструктуру, совершенствовать регулирование и ускорять внедрение научных разработок.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru