SearchInform SkypeSniffer 2.1 защитит от утечек информации через Skype

SearchInform SkypeSniffer 2.1 защитит от утечек информации через Skype

Компания SearchInform анонсировала SearchInform SkypeSniffer 2.1 – обновленную версию решения для контроля Skype-траффика и обнаружения передачи конфиденциальных данных с помощью этого средства интернет-общения. Новая версия SkypeSniffer, являющаяся компонентом комплексного решения «Контур информационной безопасности SearchInform», предлагает еще более широкие возможности для контроля над соблюдением корпоративных политик информационной безопасности сотрудниками организаций, говорится в сообщении SearchInform. 

Одним из ключевых новшеств предлагаемой версии программы стала поддержка политик безопасности для групп рабочих станций или отдельных компьютеров. Благодаря этим политикам специалисты по ИБ смогут оперативно изменять настройки для различных групп пользователей, нуждающихся в различной интенсивности наблюдения за их активностью в Skype. Для каждой группы можно настроить интервал сканирования состояния агентов, а в случае, если такая настройка отсутствует, используется значение общего для всех клиентских компьютеров интервала проверки.

Благодаря реализованной в обновленной версии продукта поддержке импорта истории сообщений, уже накопленной на пользовательском компьютере до установки на него SearchInform SkypeSniffer, можно отследить нарушения политик безопасности, допущенные пользователем в ретроспективе. Списки компьютеров, находящихся в сети, в новой версии продукта могут быть загружены из текстовых файлов, что дает специалистам по безопасности возможность оперативно изменять их в любое удобное для них время.

Помимо этого, SearchInform SkypeSniffer 2.1 избавит специалистов по безопасности от необходимости вручную устанавливать приложения на появляющиеся в сети рабочие станции – в случае обнаружения компьютеров, на которых еще нет агента программы, он будет автоматически установлен с помощью стандартных средств операционной системы.

Помимо всего, новая версия SkypeSniffer несет в себе широкие возможности отслеживания и блокировки попыток пользователя манипулировать агентом программы, установленным на его рабочем компьютере. В случае если агент SkypeSniffer будет удален с рабочей станции, на которой он должен быть установлен, будет произведена его автоматическая переустановка с отсылкой специалисту по безопасности отчета о несанкционированных действиях пользователя. Помимо этого, SearchInform SkypeSniffer 2.1 оперативно сообщит о неактивности установленных на рабочих станциях агентов.

В новой версии SearchInform SkypeSniffer также улучшена совместимость с операционными системами Windows Vista и Windows 7. Так, SkypeSniffer 2.1 теперь поддерживает перехват звуковых данных в этих системах даже в том случае, если на момент инсталляции продукта Skype уже был запущен, подчеркнули в SearchInform.

Источник

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