В DLP-систему КИБ СёрчИнформ добавлена интеграция со СКУД

В DLP-систему КИБ СёрчИнформ добавлена интеграция со СКУД

В DLP-систему КИБ СёрчИнформ добавлена интеграция со СКУД

Компания «СёрчИнформ» выпустила обновление DLP-системы «Контур информационной безопасности СёрчИнформ», которое поддерживает интеграцию со СКУД (системы контроля и управления доступом). Решение обеспечивает полноту отчетов о соблюдении графика работы и режима доступа, принятых в компании.

Новая функциональность дает возможность сопоставить учетные записи СКУД с учетными записями Active Directory и, как итог, обнаружить сотрудников, которые, например, появляются на работе вовремя, но проводят несколько часов за разговорами и кофе. Интеграция упрощает контроль за рабочей дисциплиной и помогает установить все обстоятельства при расследовании инцидентов. 

Данные из DLP-системы и СКУД объединяются в отчетах модуля ProgramController: «Опоздания сотрудников», «Ранние уходы», «Журнал рабочего времени», «Посещение сотрудников», «Табель рабочего времени». Сопоставление данных выявляет два типичных сценария нарушений рабочего регламента. Первый – отсутствие данных о времени прихода/ухода в базе СКУД при нормальной активности за рабочим компьютером. Второй – отсутствие действий за ПК при фиксации времени прихода/ухода в СКУД.

«Новая возможность «КИБ СёрчИнформ» – это не просто еще один инструмент дисциплинарного контроля. Мы постепенно дополняем наше решение функциями, не свойственными «классическим» DLP-системам. Цель в том, чтобы максимально автоматизировать и централизовать работу ИБ-служб, – отметил ведущий аналитик компании «СёрчИнформ» Алексей Парфентьев. – Один из наших клиентов поделился подробностями инцидента, когда сотрудники «дежурили» друг за друга в отделе. Сотрудник собирал у коллег пропуска, отмечался в СКУД за всех, авторизовался в системе «за себя и за того парня» и имитировал активность. Коллеги даже не появлялись на рабочем месте. 

Добавление новых источников данных в «Контур информационной безопасности СёрчИнформ» позволяет ИБ-специалисту наблюдать не только действия за компьютером, но и видеть то, что происходит вокруг. Недавно мы добавили функцию видеофиксации событий в поле обзора веб-камеры компьютера, теперь – интеграцию с базами данных СКУД. Все это помогает сотрудникам службы безопасности составить полную картину инцидента как по цифровым следам, так и буквально по «уликам» в офисном пространстве».

Российские математики научили ИИ-модели общаться без слов

Российский стартап Mostik разработал способ объединять возможности разных ИИ-моделей без обмена текстовыми ответами. Вместо длинной переписки нейросети взаимодействуют через математические значения во внутренних представлениях.

Обычно ансамбль работает последовательно: одна модель генерирует ответ, а другая получает его на вход.

Это требует времени и вычислительных ресурсов. Метод Mostik позволяет передавать информацию между моделями на более глубоком уровне, помогая небольшой нейросети использовать возможности значительно более крупной.

Для демонстрации команда связала китайскую GLM-5.2 с 753 млрд параметров и компактную Qwen-3.5 на 4 млрд параметров, способную работать на мобильном устройстве.

По утверждению разработчиков, получившаяся система показала результат ровно посередине между исходными моделями, но обошлась в 20 раз дешевле запуска полной GLM.

Ещё одну систему Mostik вывел в лидеры сложного соревнования ARC-AGI 3, предназначенного для проверки способности ИИ решать новые задачи. Подробности команда пока скрывает, чтобы не раскрывать подход до завершения конкурса.

Гендиректор стартапа Саша Малышева считает, что будущее ИИ может принадлежать не одной гигантской модели, а коллективу специализированных нейросетей. Внутри компании этот подход сравнивают с угадыванием веса свиньи: усреднённая оценка группы людей иногда оказывается точнее ответа одного эксперта.

Если технология подтвердит эффективность на разных моделях и задачах, она может повысить ценность открытых нейросетей. Крупную модель получится объединить с небольшими экспертами по медицине, физике или биологии, не заставляя вычислительного монстра выполнять всю работу.

Пока опубликованных технических деталей и независимого воспроизведения результатов нет. Подробнее про проект пишет издание WIRED.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru