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

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

ИИ-помощник Claude провел для шпионов 30 атак, несколько — с успехом

Зафиксирован первый случай злоупотребления ИИ для почти полной (на 80-90%) автоматизации шпионских атак на госструктуры и крупные компании. Суммарно с помощью Claude было атаковано около 30 целей; в нескольких случаях взлом завершился успехом.

Инициатором необычной кампании, по данным Anthropic, являлась китайская APT-группа, идентифицируемая как GTG-1002. Мишени для проведения атак ее участники выбирали сами; их интересовали секреты госсектора, ИТ, финансовой сферы и химической промышленности.

Операторы ИИ-дирижера в ходе каждой многоступенчатой атаки вмешивались лишь 4-6 раз — когда надо было принять стратегическое решение по результатам выполнения задач агентскими Claude.

Эти исполнители определяли площадь атаки, сканировали целевую инфраструктуру в поисках уязвимостей, разрабатывали способы их использования и эксплойт-коды, воровали учетки и проверяли их дееспособность, собирали конфиденциальные данные.

Дискретные задачи ставились компонентам ИИ с тщательной формулировкой промптов и без раскрытия контекста, который бы мог выдать недобрые намерения.

 

Обнаружив атаки с использованием ее продукта, Anthropic запустила расследование, определила масштабы вредоносных операций и по итогам заблокировала ассоциированные аккаунты, а также уведомила потенциальных жертв и правоохранительные органы.

К счастью, в новой бочке дегтя присутствовала ложка меда: из-за склонности в галлюцинациям ИИ зачастую выдавал желаемое за действительное: рапортовал об успехах (краже актуальных учеток, обнаружении якобы неизвестных ранее уязвимостей), хотя действительность свидетельствовала об обратном.

Подобные ошибки говорят о том, что интеллектуальные помощники не способны самостоятельно проводить хакерские атаки — по крайней мере, на современном этапе развития ИИ.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru