Balabit выпустила Blindspotter

Balabit представил продукт для поиска аномалий в поведении пользователей

Balabit представил продукт для поиска аномалий в поведении пользователей

Венгерская компания Balabit объявила о выпуске нового продукта Blindspotter, который предназначен для выявления аномалий в поведении пользователей. Предполагается, что эти аномалии вызваны либо деятельностью вредоносного ПО, либо перехватом идентификационной информации - в любом случае целью этой деятельности является детектирование неизвестных, а, возможно, и целенаправленных атак.

Blindspotter - это программный комплекс, который может получать информацию из различных источников: коллектора системных журналов Syslog-NG или построенного на его основе программно-аппаратного комплекса Syslog-NG Store Box, аналитических инструментов SIEM, модулей аутентификации пользователей или каталогов LDAP. Продукт впервые был представлен на выставке InfoSecurity в Лондоне в прошлом году, а сейчас стал доступен для коммерческого заказа в том числе и в России.

Система оценивает такие параметры пользовательской активности как время подключения, адреса доступа, скорость работы с клавиатурой, параметры операционной системы, используемые серверы и приложения, производительность. В частности, если человек слишком быстро набирает ответы или ему требуется очень мало времени на анализ информации, то у системы может возникнуть подозрение, что работает программный робот. Эти параметры анализируются и визуализируются для того, чтобы администраторы безопасности могли выявились и расследовать аномальное поведение пользователей, такое как запуск необычных для них программ или вход в систему в необычное время. В частности, с помощью Blindspotter можно определить момент, когда под именем одного пользователя в системе авторизовался другой, когда легальный пользователь начал злоупотреблять полномочиями и собирать сведения для организации их утечки, или когда легальный системный администратор случайно запустил вредоносный скрипт. Причём, продукт фиксирует такие события в реальном времени и сообщает о их обнаружении администратору безопасности.

По словам Питера Джанджоши, менеджера Balabit по Blindspotter, этот продукт задумывался как средство управления различного типа операционными рисками. То есть теоретически его можно использовать для выявления подозрительного поведения клиентов, для чего достаточно получать сведения из специализированных приложений, таких как CRM или службы технической поддержки. В результате, можно будет выявлять различные виды мошенничества со стороны клиентов и оценивать риск проведения несанкционированных операций. Продукт позволяет разрешать постепенные, но не опасные отклонения в поведении, а вот сильные и опасные - блокировать. "Если вы не можете определить насколько опасны действия пользователей, то лучше поставить для них пониженный приоритет," - рекомендует Питер Джонджоши.

По его словам Blindspotter будет развиваться как платформа для построения решения управления рисками. Со временем планируется предложить партнёрам разработать модули взаимодействия с продуктом, которые как раз и позволили бы добавлять в систему сведения из различных приложений. API не будет открытым, но партнёры смогут получить к нему доступ и реализовать взаимодействие со своими продуктами. Прежде всего такой продукт может быть востребован в финансовой индустрии или для обеспечения непрерывности бизнеса, то есть в тех компаниях, которые сильно зависят от работоспособности ИТ-системы и имеют много пользователей.

Утечки из российских компаний через зарубежные ИИ-сервисы выросли в 30 раз

По итогам 2025 года объёмы данных, утёкших из российских компаний из-за использования сотрудниками общедоступных ИИ-сервисов — таких как ChatGPT и Google Gemini — выросли в 30 раз. Такие выводы сделаны на основе анализа сетевого трафика 150 российских организаций, являющихся клиентами ГК «Солар».

В выборку вошли заказчики из разных отраслей, включая ИТ, госсектор, телеком, финансы, ретейл, электронную коммерцию и промышленность.

«Сотрудники загружают в чат-боты фрагменты исходного кода, финансовые отчёты, юридические документы и клиентские базы, чтобы “упростить” рутинные задачи — проанализировать данные, составить саммари или написать код. Таким образом, они неосознанно становятся одной из причин утечек информации», — говорится в отчёте по итогам исследования.

При этом, как отмечают аналитики, у 60% организаций до сих пор отсутствуют формализованные политики, регулирующие использование ИИ-ассистентов. Это существенно повышает риски для бизнеса, в том числе на критическом уровне.

Согласно сентябрьскому исследованию Яндекса и Университета ИТМО, утечки данных через зарубежные ИИ-сервисы стали одним из ключевых факторов перехода компаний на российские аналоги. Тогда о планах полностью отказаться от иностранных решений заявляла примерно треть опрошенных организаций.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru