CheckPoint представила сетевое решение для предотвращения потери данных

CheckPoint представила сетевое решение для предотвращения потери данных

Компания Check Point Software Technologies Ltd. сегодня объявила о выпуске сетевого решения предотвращения потери данных (Data Loss Prevention, DLP), помогающего компаниям перейти от обнаружения к предотвращению потери данных путем профилактической защиты конфиденциальной, закрытой и секретной информации от непреднамеренной утраты. В Check Point DLP имеются детальные правила, соответствующие принятым в компании процедурам обращения с информацией.



При работе с Check Point DLP пользователь получает оповещение о нарушении процедур обращения с документами, одновременно происходит обучение сотрудника работе с корпоративными данными. В дополнение к многофакторному механизму корреляции, с высокой точностью обнаруживающему нарушения правил работы с информацией, при решении задач DLP компания Check Point учитывает человеческий фактор, позволяя и провоцируя пользователя исправлять возможные нарушения в реальном времени.

«Нет такой компании, перед которой не стояла бы задача предотвращения потери данных. Рано или поздно в жизни каждого наступает момент, когда он отправляет e-mail с конфиденциальной информацией не тому получателю. Компания Check Point первой в отрасли решила проблему утечки данных, — заявил Гил Швед (Gil Shwed), основатель, председатель правления и генеральный директор компании Check Point. — Объединяя новаторские разработки и созданное нами решение предотвращения и исправления ошибок пользователей UserCheck, система Check Point DLP позволяет компаниям применять корпоративные правила и информировать о них пользователей, предотвращая как преднамеренную, так и непреднамеренную потерю данных».

Компании, применяющие Check Point DLP, могут включить технологию UserCheck, уведомляющую пользователей о возможном нарушении режима безопасности при помощи всплывающего сообщения или электронного письма. Работникам предписывается оперативно устранить возникшее нарушение и не допустить потери данных. Реализованная в решении Check Point уникальная функция устранения нарушений пользователями информирует их о корпоративных правилах работы с информацией и возможностях самостоятельного устранения нарушений, а также минимизирует распространение конфиденциальных данных в информационных системах.

Файлы, отправляемые в Интернет, обрабатываются новой системой Check Point MultiSpect — многофакторным механизмом классификации данных, анализирующим проходящий трафик и с высокой точностью определяющим связи между пользователями, типами данных и процессами. Чтобы помочь компаниям предотвращать нарушения с первого же дня внедрения системы, не прибегая к дорогостоящим профессиональным услугам, в решении Check Point DLP предусмотрено более 250 готовых правил, созданных на основе апробированных рекомендаций и призванных предотвратить распространение конфиденциальной информации.

Check Point DLP может устанавливаться на открытые сервера, а также поставляется в составе специализированных устройств DLP-1 для моментальной установки и запуска в эксплуатацию.

Источник

38% крупных компаний делают свой ИИ, но защищать его умеют единицы

Российский бизнес всё активнее развивает собственные ИИ-сервисы, однако с их безопасностью дела обстоят заметно хуже. К такому выводу пришли эксперты К2 Кибербезопасность и «Лаборатории Касперского», опросившие специалистов более чем из 200 крупных компаний из сфер ИТ, финансов, телекоммуникаций, торговли, строительства и фармацевтики.

Исследование показало, что 38% крупных организаций уже имеют собственные команды, разрабатывающие ИИ-решения для внутренних процессов.

При этом в 75% случаев такие проекты полностью или частично не соответствуют практикам MLSecOps — подходу, который отвечает за безопасность систем искусственного интеллекта на всех этапах их жизненного цикла.

В целом компании не делают ставку на какой-то один инструмент. Более половины респондентов (59%) одновременно используют несколько типов ИИ-сервисов: отечественные и зарубежные решения, собственные разработки и продукты, созданные на заказ.

Наиболее востребованными остаются российские ИИ-сервисы — их используют 75% компаний. Зарубежные решения применяют 60% участников исследования. Такой расклад аналитики связывают с требованиями законодательства и политикой импортозамещения.

Однако внедрять ИИ бизнес научился быстрее, чем обеспечивать его безопасность. По данным исследования, лишь 18% компаний могут говорить о наличии управляемых процессов защиты собственных ИИ-разработок. Зрелые практики MLSecOps внедрены всего у 7% организаций.

Особенно тревожно выглядит другая цифра: в 60% случаев безопасность ИИ-проектов обеспечивают исключительно разработчики, без участия специалистов по информационной безопасности. Это увеличивает риск ошибок, утечек данных и появления новых уязвимостей.

Эксперты отмечают, что рынок MLSecOps пока только формируется, а многие компании ещё не понимают, как правильно защищать собственные ИИ-системы. При этом искусственный интеллект всё чаще становится частью критически важных бизнес-процессов, а значит цена ошибок будет только расти.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru