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».

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru