Гарда БД получила модуль поведенческого анализа

Гарда БД получила модуль поведенческого анализа

Гарда БД получила модуль поведенческого анализа

В октябре 2017 года вышла новая версия системы защиты баз данных «Гарда БД» от МФИ Софт. Комплекс оснащен модулем поведенческой аналитики для расследования и предотвращения инцидентов безопасности.

Решение представляет собой аппаратно-программный комплекс для аудита сетевого доступа к базам данных и веб-приложениям. Система непрерывно контролирует легитимность доступа всех пользователей к базам данных, включая привилегированных, выявляет подозрительную активность и информирует об инцидентах в режиме реального времени.

Ровно год назад произошла кардинальная смена архитектуры системы. В основе комплекса производительная платформа с возможностью тотального хранения всего трафика запросов и ответов к базам данных и веб-серверам. За год система приобрела целый ряд обновлений, которые делают работу служб безопасности результативной в вопросах детальной аналитики, предотвращении внутреннего фрода и расследовании инцидентов.

В обновленной версии «Гарда БД» появилась ключевая функция – поведенческая аналитика, которая позволяет выявить возможные утечки ценной информации еще до их совершения по анализу поведения пользователей.

Сергей Добрушский, руководитель направления защиты баз данных, МФИ Софт

«В этом году мы реализовали очень важную задачу для защиты баз данных и веб-приложений. Динамическое профилирование – модуль для выявления аномалий по автоматически построенным профилям пользователей. «Гарда БД» собирает информацию обо всех пользователях баз данных и веб-приложений в автоматическом режиме еще до того, как закончится период обучения, и если инцидент происходит сразу после внедрения, информация о нем уже будет в архиве событий. Благодаря контентному анализу профиль пользователя строится не только по статистической модели, но и по доступу к определенным типам данных. Все это позволяет проводить расследования и строить проактивную систему информационной безопасности в компании, выявлять инциденты еще до их совершения».

Расширился и перечень контролируемых СУБД, к Oracle, MicrosoftSQL, MySQL, PostgreSQL, Teradata, IBM Netezza, Sybase ASE, IBM DB2 и Линтер в новой версии «Гарда БД» добавились Firebird, Interbase.

Оповещения, тестовые уведомления и детальные отчеты по политикам приходят на электронную почту в реальном времени, при этом интеграция с почтовыми серверами возможна без авторизации. Добавлена также функция декодирования офисных документов, которая обеспечивает защиту на уровне веб-приложений, где сформированные отчеты или клиентские данные передаются в виде офисных документов.

Поиск по большим неструктурированным объемам данных происходит за считаные секунды и дополнен возможностью фильтрации запросов по их размеру. Аппаратно-программный комплекс интегрируется с SIEM и теперь поддерживает формат LEEF при экспорте информации.

«Гарда БД» автоматически находит новые базы данных в сети компании и сканирует их на наличие критичной информации и уязвимостей. Обновленная система адаптирована под компании любого масштаба вне зависимости от их территориальной распределённости.

Почти 40% запросов к публичному ИИ оказались с корпоративными секретами

Почти 40% обращений сотрудников российских компаний к публичным ИИ-сервисам содержат конфиденциальную информацию. К такому выводу пришли аналитики ГК «Солар», изучившие 12 тыс. взаимодействий, зафиксированных во время пилотов DLP-системы Solar Dozor.

Исследование охватило 150 крупных организаций из финансового сектора, промышленности, ретейла, телекома, ИТ и госсектора в первом полугодии 2026 года.

Аналитики проверяли текстовые запросы, скопированные фрагменты, загружаемые файлы и попытки отправить данные во внешние ИИ-сервисы.

Среди обращений с конфиденциальной информацией 41% содержали исходный код и конфигурации, 30% — персональные, финансовые и другие чувствительные сведения, 18% — объекты интеллектуальной собственности. Оставшиеся 11% пришлись на пароли, токены и API-ключи. То есть некоторые сотрудники не просто просят нейросеть поправить запятую, а почти вручают ей ключи от корпоративной инфраструктуры.

Главными поставщиками секретов стали команды разработки — на них пришлось 43% таких событий. Специалисты отправляли ИИ код, журналы ошибок и технические описания для поиска сбоев, рефакторинга и подготовки тестов. Вместе с полезным контекстом наружу могли улететь сведения об архитектуре и внутренних системах.

Коммерческие подразделения сформировали ещё 26% обращений. В промпты попадали история переговоров, условия сделок, клиентские базы, договоры и материалы из CRM. Аналитики, маркетологи, кадровые и финансовые специалисты обеспечили 23% событий, остальные отделы — 8%.

Отдельное исследование УЦСБ и «Солара» показало, что 42,4% из 102 опрошенных компаний подозревали утечки через ИИ, а 8,1% уже сталкивались с реальными инцидентами. При этом треть организаций не применяет специальных мер защиты ИИ- и ML-систем.

В «Соларе» считают полный запрет публичных нейросетей нереалистичным. Вместо него компаниям предлагают утвердить разрешённые сервисы, разграничить доступ и контролировать содержание запросов. Иначе корпоративный ИИ-помощник быстро превращается в очень разговорчивого внештатного сотрудника.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru