Вышел SearchInform NetworkSniffer 4.5: новые заслоны на пути утечек данных

Вышел SearchInform NetworkSniffer 4.5: новые заслоны на пути утечек данных

Компания «СофтИнформ», представила новую версию своего решения для контроля над утечками данных через интернет – SearchInform NetworkSniffer 4.5. Благодаря множеству усовершенствований новая версия продукта предлагает заказчикам новый уровень защиты их конфиденциальных данных, говорится в сообщении компании.

Так, в новой версии программного продукта реализованы: поддержка перехвата сообщений по протоколам MAPI и Jabber/xmpp — протокол Jabber является одним из самых популярных протоколов мгновенного обмена сообщениями, а MAPI используется большим количеством почтовых программ, таким образом, реализация поддержки этих протоколов позволит контролировать дополнительные каналы потенциальной утечки; перехват файлов, передаваемых пользователями через протоколы мгновенного обмена сообщениями ICQ и MSN; поддержка HTTP-туннелирования для протоколов мгновенного обмена сообщениями — в ряде организаций корпоративные политики безопасности вынуждают пользователей включать в мессенджерах режим передачи сообщений через протокол HTTP, благодаря новому SearchInform NetworkSniffer специалисты по информационной безопасности получат возможность перехватывать переданные таким способом сообщения без изменения настроек брандмауэра и структуры корпоративной сети; интеграция с MS ISA — интеграция с MS ISA, работающим в режиме брэндмауэра, позволяет анализировать защищенный трафик, передающийся между пользователями и ISA, при этом интеграция в корпоративную сетевую инфраструктуру NetworkSniffer, как и других компонентов «Контура информационной безопасности SearchInform», проходит быстро и без изменения архитектуры сети; экспорт писем из Microsoft Exchange Server; индексация почты, хранящейся на сервере Lotus Domino.

SearchInform NetworkSniffer 4.5 также оснащен поддержкой определения пользователей из нескольких контроллеров домена. Благодаря этой функции крупные организации, использующие одновременно несколько доменов, смогут однозначно идентифицировать по доменному имени пользователя, отправляющего информацию по электронной почте, ICQ или Skype. Сделать это можно независимо от используемого почтового ящика, номера ICQ или учетной записи Skype для каждого из доменов. При отправке почты через веб-интерфейс, общении пользователей на форумах, в блогах и социальных сетях такая интеграция особенно актуальна, так как в данном случае это единственная возможность определить, кто из сотрудников отправил информацию, пояснили в «СофтИнформ».

Кроме того, в новой версии SearchInform NetworkSniffer реализованы счетчики производительности. Данная функция позволит контролировать нагрузку на систему защиты от утечек конфиденциальных данных, а настройки, перенесенные в новой версии в XML-файлы, позволят конфигурировать приложение удаленно без применения каких-либо специфических средств и технологий.

В целом благодаря как новым, так и уже давно реализованным в продукте возможностям SearchInform NetworkSniffer позволяет специалистам по информационной безопасности эффективно выявлять сотрудников, распространяющих конфиденциальную информацию через интернет. Как и в предыдущих версиях NetworkSniffer, запатентованная технология «поиска похожих» позволяет использовать для поиска конфиденциальной информации среди перехваченных данных в качестве запроса целые документы и находить даже существенно изменённые инсайдерами файлы с конфиденциальными данными, отметили в «СофтИнформ».

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru