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».

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