DuPont обвиняет сотрудника в промышленном шпионаже

DuPont обвиняет сотрудника в промышленном шпионаже

Промышленный гигант, компания DuPont подала иск против своего сотрудника, по обвинению в планировании промышленного шпионажа и продаже коммерческих тайн компании в Китай, сообщает в новостной журнал The News Journal, Делавер.

Старший научный сотрудник химической лаборатории, Хонг Менг, признался руководителю службы безопасности DuPont, что в августе он скачал конфиденциальные файлы компании со своего рабочего ноутбука на дополнительный жесткий диск. Как сообщается в статье, цитирующей судебные документы, в файлах содержалась информация по научным исследованиям в области ОСИД технологий (органический светоизлучающий диод).

Как говорится в сообщении, Менг планировал передать интеллектуальную собственность компании DuPont в Пекинский Университет, который проводит исследования в области ОСИД технологий.
«Копирование секретных данных на дополнительный жесткий диск уже является нарушением безопасности, - комментирует ситуацию, директор компании TriGeo Network Security, Майкл Малуф в интервью SCMagazineUS.com. - Почему в момент подключения диска не сработала сигнализация?»
Несколько лет назад в компании DuPont уже был подобный случай, когда сотрудник, проработавший в 10 лет, скачал более чем 16,700 конфиденциальных документов и 22,000 научных рефератов, в период с августа по декабрь 2005 года, с намерением передать их конкуренту DuPont, компании Victrex. Обвиняемый по этому делу, Гари Мин, гражданин Китая, был приговорен к 18 месяцам лишения свободы. По словам Малуфа, прошлый случай ничему не научил компанию, оба сотрудника имели доступ к конфиденциальным данным, а утечки были обнаружены только спустя время. Компания DuPont отказалась от комментариев.

«Когда информация настолько дорога, что угроза поимки и последующего наказания не может остановить злоумышленного инсайдера, должна быть пересмотрена вся стратегия технической защиты информации, - комментирует инцидент главный аналитик компании InfoWatch, эксперта в области систем защиты данных от утечки, Николай Федотов. – Вместо отслеживания операций и теневого архивирования (эти задачи выполняет DLP-система) должны применяться такие технологии организации доступа к данным, чтобы у работников вообще не было технической возможности отправить информацию куда бы то ни было по какому бы то ни было каналу. Например, хранение и обработка всех данных только на сервере, к которому организован только терминальный доступ.»

По мнению заместителя генерального директора по стратегии безопасности Guardium, Фила Нери, защитить базу данных можно, но эта защита не поможет в случае авторизованного доступа. Большинство инсайдеров имеют доступ к данным, для возможности работать с ними. Смысл заключается в том, то у вас есть адекватные средства, чтобы идентифицировать сотрудника, который злоупотребляет своими полномочиями. У большинства компаний существует политика безопасности, но отсутствуют инструменты для ее защиты. В основном, внимание злоумышленников привлекает финансовая информация, но этот случай показывает, что у компаний есть информация, которая должна быть под защитой. «Не забывайте защищать базу данных с интеллектуальной собственностью».

Источник

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru