Web Control привезла в Россию новую систему защиты от утечек от Blue Coat

Web Control привезла в Россию новую систему защиты от утечек от Blue Coat

Компания Web Control, объявила о начале продаж на российском рынке новых систем защиты утечек из корпоративных сетей (Data Loss Prevention, DLP) — Blue Coat DLP производства компании Blue Coat.  Новая система позволяет обеспечить всестороннюю защиту от утечек данных при использовании только одного интегрированного устройства. Устройство Blue Coat DLP интегрирует в себе функционал защиты от утечек данных, включая e-mail и веб-контент, данные в базах данных и на серверах, с унифицированной системой управления в единой, интегрированной платформе. Система управления обеспечивает администраторов интуитивно понятной панелью для легкого управления и конфигурирования системы, упрощая процесс анализа и определения политик тонкой настройки, говорится в сообщении Web Control. 



В отличие от конкурентных решений, устройства Blue Coat DLP могут быть введены в строй (включая инсталляцию и конфигурирование, тестовый мониторинг и проверку трафика, а также анализ инцидентов) в течение дня или даже быстрее, утверждают в компании. Для еще большего упрощения внедрения Blue Coat DLP позволяет сначала сконфигурировать только наиболее критичные функции, а дополнительную функциональность подключить позднее.

В дополнение к простоте внедрения и эксплуатации, устройства Blue Coat DLP предоставляют ряд продвинутых технологий в области предотвращения потерь данных, которые позволяют защитить важную, конфиденциальную или персональную информацию: возможность фиксации информации (fingerprinting) — система Blue Coat DLP осуществляет быструю и точную оценку структурированных и неструктурированных данных; независимость от языка — устройство Blue Coat DLP поддерживает наиболее применяемые языки, включая те, которые используют многобайтные символы; независимость от форматов файлов — поддерживая свыше 600 типов документов, система Blue Coat DLP может обрабатывать широкий диапазон типов файлов, включая архивы.

Устройства DLP интегрируются с Blue Coat ProxySG, используя защищенный ICAP-протокол. При подключении ProxySG обеспечивает DLP-систему возможностью проверять шифрованный по SSL-протоколу трафик, предоставляя ему право блокировать, перенаправлять и расшифровывать важную информацию. Кроме того, устройства ProxySG могут предоставлять системе DLP различную идентификационную информацию, что, в свою очередь, позволяет внедрять политики на уровне пользователей, пояснили в Web Control.

Новые DLP-устройства создают еще один дополнительный слой защиты в гибридном решении Blue Coat Secure Web Gateway. Гибридная архитектура решения включает в себя и корпоративный интернет-шлюз, и «облачную» защиту для анализа данных по требованию и немедленной защиты от эволюционирующих и меняющихся веб-угроз. По информации Web Control, интеграция функционала DLP в это решение позволяет распространить политики защиты от утечек на SSL-трафик, такой как Webmail, и защитить пользователей, уже зараженных вредоносным ПО, от пересылки конфиденциальной или другой важной информации на хакерские сайты.

В России решение Blue Coat DLP сегодня можно приобрести у компании Web Control. Демонстрационные образцы нового оборудования уже доступны для тестирования.

Источник

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

Челябинские ученые предложили систему защиты от сбоев промышленных систем

Чтобы защитить промышленные системы от атак и сбоев, коллектив исследователей из Южно-Уральского государственного университета (ЮУрГУ) предложил подход, основанный на принципах поведенческой аналитики. В основе решения лежит нейросеть Кохонена.

Результаты исследования российских специалистов опубликованы в сборнике International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM).

Разработанная в ЮУрГУ система работает в два этапа. Сначала она анализирует функционирование объекта в нормальном режиме и формирует эталонную модель. Затем переходит в режим мониторинга и оценивает поступающие данные, сравнивая их с полученной «нормой». При обнаружении значительных отклонений нейросеть подаёт сигнал о потенциально опасной ситуации.

Во время тестирования система правильно классифицировала 94% данных. Обучение нейросети заняло около 3,5 минут. Кроме того, решение успешно выявило действия, характерные для кибератак на промышленные объекты.

Разработчики планируют повысить точность модели и расширить её возможности для распознавания различных, в том числе сложных, сценариев атак.

«Ключевое преимущество нашего подхода — использование нейросети Кохонена, которая способна работать с большими массивами данных, когда показателей много и они тесно взаимосвязаны. Классические алгоритмы часто не справляются с такими объёмами и сложностью», — рассказал РИА Новости заведующий кафедрой «Защита информации» ЮУрГУ Александр Соколов.

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