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

64% ИИ-приложений для iPhone оказались с дырой в защите

Исследователи из Wake Forest University обнаружили масштабную проблему в экосистеме iOS-приложений с искусственным интеллектом. Анализ показал, что сотни программ фактически оставляют открытыми ключи доступа к нейросетям и серверным компонентам, что позволяет злоумышленникам использовать их инфраструктуру в своих целях.

Для исследования специалисты разработали инструмент LLMKeyLens, который анализирует сетевой трафик приложений и выявляет утечки учетных данных, используемых для работы с OpenAI, Gemini, DeepSeek, Mistral и другими ИИ-сервисами.

Из более чем 38 тысяч приложений App Store исследователи отобрали 444 программы с подтверждёнными функциями на базе больших языковых моделей. Результаты оказались неприятными: у 282 приложений, или 64% выборки, были обнаружены утечки ключей доступа или других механизмов подключения к ИИ-сервисам.

 

Причем в 146 случаях проблема позволяла напрямую использовать чужие ресурсы. Некоторые приложения передавали API-ключи OpenAI и других провайдеров в открытом виде прямо в сетевых запросах. Другие скрывали ключи на сервере, но оставляли открытыми прокси-серверы, через которые любой желающий мог отправлять запросы к нейросетям.

Особенно часто проблемы встречались в приложениях для продуктивности, обучения, развлечений, здоровья и образа жизни. Лидером по доле уязвимых программ стала категория Health & Fitness.

Исследователи также обнаружили крайне небрежное отношение к защите токенов доступа. В некоторых случаях JWT-токены действовали годами, а отдельные системы выдавали их со сроком действия до 100 лет. Более того, некоторые серверы принимали даже просроченные токены.

После обнаружения проблем разработчиков всех 282 приложений уведомили об уязвимостях. Через 90 дней специалисты провели повторную проверку. Патчи выпустили только 78 приложений — это около 28% от числа уязвимых программ. Еще 66 приложений остались доступными для эксплуатации даже после уведомления.

Авторы исследования считают, что причина проблемы проста: многие разработчики стремятся максимально быстро интегрировать ИИ-функции и уделяют недостаточно внимания защите инфраструктуры.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru