Вышло обновление StaffCop Enterprise 3.0

Вышло обновление StaffCop Enterprise 3.0

Вышло обновление StaffCop Enterprise 3.0

Компания «Атом Безопасность», представила свежую версию решения StaffCop Enterprise 3.0 - предназначенного для мониторинга рабочих станций и терминальных серверов с целью предотвращения утечек конфиденциальных данных, расследования инцидентов информационной безопасности, учёта рабочего времени сотрудников и анализа продуктивности их работы за ПК.

Благодаря переработанному ядру и оптимизации механизма генерации отчётов скорость обработки данных увеличилась более чем в 30 раз.  Как и было обещано, разработчики добавили модуль контентного анализа файлов. Так же появилась возможность просмотра удалённого рабочего стола, в любой момент сотрудник отдела безопасности может в живую посмотреть чем занимается тот или иной сотрудник. Эта функция является первым шагом к полноценному  функционалу удалённого администрирования рабочих мест.

Обновлённый агент (endpoint-модуль) теперь работает на более низком системном уровне, что до минимума снижает возможность конфликта с различными службами.

«Благодаря новым функциям StaffCop Enterprise позволяет обеспечить качественно новый уровень выявления и предотвращения утечек конфиденциальных данных, – прокомментировал выход новой версии Дмитрий Кандыбович, генеральный директор компании Атом Безопасность, – в ближайшем будущем мы планируем реализовать функции удалённого администрирования рабочих станций в полной мере, добавить новые каналы контроля потоков информации, а также сделать систему мультиплатформенной.»

Основные нововведения StaffCop Enterprise 3.0:

  1. Оптимизировано ядро StaffCop – кардинально улучшена скорость работы
  2. Оптимизирован механизм составления отчётов
  3. Добавлен модуль контентного анализа файлов
  4. Добавлена функция удалённого просмотра рабочего стола
  5. Появился конструктор графов взаимосвязей
  6. Новая визуализация просмотра скриншотов в виде плитки
  7. Агент стал «умным», благодаря работе на более низком уровне системы обеспечена его бесконфликтность
  8. Добавлен линейный график выявления аномалий поведения пользователей
  9. Добавлена возможность писать свои фильтры на языке Python
  10. Интегрирована функция высвобождения конкурентных лицензий.

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