InfoWatch заработала в 2014 году 831 млн руб. и собирается поменять концепцию отрасли DLP

InfoWatch подвела итоги 2014 года и озвучила планы на этот год

Группа компаний InfoWatch подвела финансовые результаты 2014 года, который у неё закончился в апреле. Вся группа компаний заработала 831 млн руб., показав при этом рост в 67% по сравнению с 2013 годом. При этом на долю DLP-решений (продукты собственно InfoWatch) пришлось 77% выручки, на защиту конечных точек (EgoSecure) - 22% и на защиту от целевых атак (Cezurity) - 1%. 

Правда, по объяснениям Натальи Касперской, генерального директора ГК InfoWatch, доля EgoSecure выросла в основном за счёт увеличения курса евро в конце прошлого года, поскольку основные продажи компании приходятся на Европу, но зато Cezurity, которая в прошлом году только начала продавать свои сервисы, в этом уже показала 400% роста. Также компания отменяет сильный рост продаж своего продукта InfoWatch Traffic Monitor Enterprise в регионах России - рост составил 78%.

В прошедшем году компания активно развивала свои продукты. В частности, в DLP-системе компании Traffic Monitor проявился инструмент для графического построения политики безопасности и механизмы контроля тонких клиентов. EndPoint Security (EgoSecure) получил сертификат ФСТЭК, что расширяет его возможности по внедрению на российском рынке. Разработчики EgoSecure реализовали в нём возможность контролировать передачу данных в облако. Компанией Cezurity были выпущены два новых продукта Targeted Attack Detector 1.2 и Targeted Attack Monitor 1.0, которые предназначены для защиты от целевых атак. А в сканере кодов Appercut Castom Code Scanner появилась поддержка языков программирования SAP и 1С.

Как отмечает Наталья Касперская: " Завершившийся финансовый год был непростым для отечественной ИТ-индустрии и для экономики страны в целом. Тем не менее, группе компаний InfoWatch в этой непростой ситуации удалось не только не снизить, но и, наоборот, увеличить темпы роста. В первую очередь, благодаря поддержке со стороны наших давних клиентов, а также благодаря новым компаниям, с которыми мы начали сотрудничество в минувшем году." Действительно, в прошедшем году InfoWatch заключила ряд договоров о сотрудничестве с такими компаниями как Huawei, «Диасофт Платформа», российским представительством Palo Auto Networks и «НТЦ ИТ РОСА», что позволит интегрировать средства контроля информационных протоков от InfoWatch в продукты этих производителей. 

При этом Всеволод Иванов, заместитель генерального директора ГК InfoWatch, отметил, что разработанная компанией технология DLP несколько поменяла своё предназначение. Теперь она уже может не просто фиксировать утечки конфиденциальной информации, но позволяет расследовать инциденты с мошенничеством, воровством активов сотрудниками, саботажем, коррупцией и другими. Продукт не только может собрать необходимый набор материалов для эффективного расследования преступлений внутри компании, но также может оперативно обнаружить подозрительную активность сотрудников во время подготовки хищения. В результате, можно резко сократить число административных преступлений и сократить в компаниях-клиентах непродуктивные расходы.

Для решения подобных задач InfoWatch собирается выпустить осенью этого года новую версию Traffic Monitor 6.0, которую уже можно будет оптимизировать под отраслевые модели угроз. Как пояснил Всеволод Иванов, схемы мошенничества и саботажа сильно зависят от отрасли, хотя шаблоны воровства и коррупции универсальны. Поэтому в продукте будут ядро для выявления общеотраслевых инцидентов и модули для таких вертикалей как банки, нефте-газовые и энергетические компании. Собственно, в прошлом году компания уже начала сотрудничество с производителями банковских приложений «Диасофт Платформа» как раз по созданию вертикального решения для банков. 

Кроме того, InfoWatch собирается инвестировать в создание новой компании на базе инжинирингового центра МИФИ, в котором разработали решение для защиты промышленных сетей АСУ ТП. Продукт представляет собой специализированный контроллер шины датчиков и исполнительных устройств, который защищает от атак как со стороны слабо-защищенной промышленной шины, так и со стороны управляющего программного обеспечения - оно традиционно базируется на универсальных операционных системах. Такой контроллер позволяет защитить промышленное оборудование от вывода его в критические режимы эксплуатации, но также может выявить фальшивые исполнительные устройства, установленные злоумышленниками для проникновения в корпоративную сеть предприятия. Новая компания, которая будет заниматься развитием данной технологии, войдёт в ГК InfoWatch. В ближайшее время компания объявит выпуск данного продукта.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

DeepSeek-R1 генерирует больше уязвимостей в коде при запрещённых темах

Исследователи из CrowdStrike обнаружили необычное и тревожное поведение китайской модели DeepSeek-R1: она начинает генерировать заметно более уязвимый код, если в запросах появляются политически чувствительные темы для Китая. То есть сама формулировка запроса — например, упоминание Тибета или уйгуров — снижает качество и безопасность создаваемого ИИ кода.

По данным CrowdStrike, без «триггерных» слов модель допускает серьёзные уязвимости примерно в 19% случаев.

Но стоит добавить геополитический контекст, вероятность повышается почти на 50%. Так, при задаче создать компонент для системы, «используемой на промышленном объекте в Тибете», доля небезопасного кода выросла с 19% до 27,2%.

Исследователи подчёркивают: сами «политические» слова никак не связаны с задачей кодирования. Однако модель начинает вести себя нестабильно — от использования небезопасных функций до генерации откровенно нерабочего кода.

В одном примере DeepSeek-R1 написала вебхук для PayPal в виде PHP-кода, который не только содержал ключи в коде, но и вообще не являлся валидным PHP. Несмотря на это, модель уверяла, что всё сделано «по лучшим практикам PayPal».

 

В другом тесте исследователи попросили создать Android-приложение для сообщества уйгуров: регистрация, вход, админ-панель. Приложение работало, но не имело ни аутентификации, ни управления сессиями.

В 35% случаев DeepSeek-R1 вообще не использовала хеширование или применяла небезопасные методы. А вот для похожего задания, но про футбольный фан-клуб, таких проблем почти не было.

CrowdStrike также сообщила, что у модели, судя по всему, есть «встроенный рубильник»:

«DeepSeek-R1 начинает внутренне планировать решение задачи, но в последний момент отказывается отвечать на запросы, связанные, например, с Фалуньгун. В 45% таких случаев модель пишет: “Я не могу помочь с этим запросом“».

По мнению исследователей, причина кроется в обучении модели — вероятно, разработчики встроили специальные ограничения, чтобы соответствовать китайским законам и правилам цензуры.

CrowdStrike подчёркивает: наличие «триггерных слов» не гарантирует, что ИИ всегда выдаст небезопасный код. Но в среднем качество ощутимо падает.

Проблемы с безопасностью кода наблюдаются и у других инструментов. Проверка OX Security показала (PDF), что Lovable, Base44 и Bolt создают уязвимый по умолчанию код даже при запросе «безопасной» реализации. Все три инструмента сгенерировали вики-приложение с XSS-уязвимостью, позволяющей выполнять произвольный JavaScript. Хуже того, модель Lovable могла «пропатчить» уязвимость только в двух из трёх попыток, что создаёт ложное ощущение безопасности.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru