Новое решение для борьбы с фишингом

Новое решение для борьбы с фишингом

Компания Aujas, всемирный поставщик услуг по управлению рисками в области информационной безопасности, представит свое решение для корпоративного использования, направленное на борьбу с фишинговыми атаками - Phishing Diagnostic Solution (PDS).

В последнее время фишинговые атаки становятся все большей проблемой. Мошенники стали творчески подходить к краже конфиденциальной и корпоративной информации, которая находится в корпоративных сетях. Но самым уязвимым местом в системе безопасности компаний остается  человеческий фактор, его то и используют злоумышленники для осуществления своих планов.  

Компанией Aujas было разработано решение, которое позволит компаниям минимизировать риск утечки информации. С помощью PDS компании смогут адекватно оценить уязвимость компании, связанную с человеческим фактором. Продукт позволяет провести тестирование сотрудников на компетентность в области информационной безопасности, в частности по вопросам фишинговых атак, проверить адекватность их реагирования на произошедшую утечку данных и эффективность мер, принимаемых для предотвращения утечек.

По мнению Нитина Кумара, генерального директора представительства Aujas в США и Европе, PDS поможет оценить внутренние риски до того как произойдет утечка данных.

Согласно источнику, презентация пройдет на конференции посвященной стандартам обеспечения защиты в секции новых решений, которая пройдет 13 -14 сентября, в  отеле Мариотт, Бруклин, Нью-Йорк, США. Компания является так же спонсором этой конференции, и ожидается, что туда съедутся около 400 руководителей в области ИТ по обеспечению информационной безопасности.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru