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.

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