Blindspotter расширяет функционал анализа поведения пользователей

Blindspotter расширяет функционал анализа поведения пользователей

Blindspotter расширяет функционал анализа поведения пользователей

Balabit, анонсировал выпуск Blindspotter версии 2016.03. Последняя версия системы анализа поведения пользователей включает в себя несколько новых уникальных алгоритмов машинного обучения, которые помогут отделу ИБ быстро распознать взломанные учетные записи или обнаружить несанкционированную передачу аккаунта, что позволит избежать масштабных утечек данных.

Blindspotter не только выявляет ранее неизвестные угрозы, но и точно визуализирует их, позволяя организациям значительно сократить время обнаружения, расследования и реагирования на внутренние и внешние атаки.

Ключевые особенности Blindspotterверсии 2016.03:

  • Обнаружение системных учетных записей, используемых человеком, и личных аккаунтов, используемых в скриптах

Системные аккаунты, под которыми работают сотрудники, учетные записи общего пользования и личные аккаунты, используемые в скриптах, считаются потенциальных риском нарушения информационной безопасности в любой компании. Когда злоумышленник получает доступ к учетным данным, используемым в скрипте (особенно если речь идет об аккаунтах для административных задач), это может привести к масштабной утечке или уничтожению данных. Blindspotter способен отличить действия человека от автоматизированных операций и позволяет службе информационной безопасности обнаружить злоупотребления  личными или служебными учетными записями.

  • Анализ содержимого, отображаемого на экране

Основываясь на возможностях Balabit Shell Control Box, одном из ведущих на рынке решений по контролю и мониторингу действий пользователей, Blindspotter способен анализировать команды, использованные в протоколах SSH и Telnet, и находить потенциально рисковые операции. Начиная с  версии 2016.03 возможность детектирования рисковых операций также распространяется и на пользователей операционных систем Windows (рядовых, привилегированных или корпоративных), подключающихся к корпоративным системам через протокол удаленного рабочего стола (RDP). На основе анализа текста, появляющегося в графических протоколах на экране, взломанные учетные записи и внутренние злоумышленники теперь могут быть найдены и в среде Windows.

  • Биометрический анализ ввода данных пользователем

То, как мы работаем на наших компьютерах — это часть нашего цифрового отпечатка, характерная динамика нажатий клавиш клавиатуры и движения мышкой определяют нас так же, как и подпись на документах. Последняя версия Blindspotter способна анализировать и сопоставлять сигнатуры наших движений мышью и нажатий на клавиши, детектируя случаи, когда учетная запись используется кем-то, кроме проверенного пользователя. Биометрический анализ предоставляет новый способ аутентификации: он опирается на то, кем именно является пользователь, и не доверяет только факту успешной проверки пароля от аккаунта. Вместо однократной проверки подлинности пароля в начале сеанса предусматривается непрерывный анализ идентичности пользователя на всем протяжении его сессии. Новые возможности помогут службе информационной безопасности, избегая масштабных утечек данных и соблюдая законодательство, быстро обнаружить взломанные учетные записи или найти несанкционированную передачу аккаунта другому лицу, даже если хакеры успели пройти первую стадию — аутентификацию пользователя в системе.

«Кроме существующего набора нескольких сложных алгоритмов машинного обучения, в новом релизе Blindspotter улучшен функционал мониторинга и анализа поведения пользователей: добавлена возможность определения автоматизированных действий  личных аккаунтов и проводится биометрический анализ динамики нажатий клавиш клавиатуры и движения мыши сотрудника, отмечает Петер Гъёнгёши, менеджер по продукту Blindspotter компании Balabit. — Blindspotter позволяет ИТ-директорам и специалистам по информационной безопасности получить полную и уникальную визуализацию происходящего в ИТ-инфраструктуре. Чтобы лучше понимать, как ИТ-сервисы используются определенными сотрудниками или группами пользователей, менеджеры могут получить мгновенную и осязаемую информацию для принятия мер. В целом можно отметить, что Blindspotter улучшает свойства и возможности существующих ИБ-решений в компании, помогая оптимизировать ИТ-ресурсы и повысить эффективность бизнес-процессов».

Подпишитесь на новости

Наталья Касперская поставила под сомнение доверие к генеративному ИИ

Генеративный ИИ умеет писать тексты и код, но можно ли на него полагаться? Наталья Касперская считает, что с доверием к таким системам пока больше вопросов, чем ответов. В интервью корреспонденту Anti-Malware.ru Олесе Афанасьевой на BIS Summit она назвала критерий доверенности применительно к генеративному ИИ загадкой.

По объяснению Касперской, доверенная система должна работать с заранее заданными параметрами и обеспечивать предсказуемый результат.

Генеративный ИИ, по её оценке, под это определение не подпадает: он не способен каждый раз выдавать один и тот же результат.

«Критерий доверенности в применении к генеративному искусственному интеллекту для меня является загадкой», — заявила она.

Главная проблема, считает Касперская, — масштаб моделей. Огромное количество параметров и данных делает полноценную проверку такой системы практически недостижимой. Можно протестировать отдельные ответы и сценарии, но это ещё не доказывает надёжность всей модели.

«Вы можете сделать какие-то выборочные проверки, частичные. Они будут выборочными и частичными, они ничего не докажут», — подчеркнула Касперская.

Получается неудобный вопрос для бизнеса и государства: как доверять системе, поведение которой нельзя исчерпывающе проверить? По словам председателя правления АРПП «Отечественный софт», задача создания доверенного ИИ поставлена, но готового способа её решения она пока не видит.

Одними разговорами, считает Касперская, проблему не закрыть. Нужна совместная работа специалистов по ИИ и информационной безопасности, методистов и разработчиков стандартов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru