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.

Google научила смартфоны измерять пульс без часов и фитнес-браслетов

Google, видимо, решила, что фитнес-браслетам и умные часам пора на пенсию. Компания представила технологию, которая позволяет измерять пульс и частоту сердечных сокращений в состоянии покоя с помощью обычной фронтальной камеры смартфона.

Никаких датчиков на запястье, никаких ремешков и дополнительных устройств. Всё, что нужно, — собственное лицо.

Система получила название Passive Heart Rate Monitoring (PHRM). Работает она  любопытно: после разблокировки смартфона по лицу фронтальная камера записывает короткое восьмисекундное видео, а встроенная ИИ-модель анализирует едва заметные изменения цвета кожи, возникающие из-за кровотока.

Человеческий глаз таких изменений не видит, а вот алгоритмы машинного обучения — вполне.

 

По данным Google, точность системы оказалась неожиданно высокой. При оценке пульса в состоянии покоя результаты отличались от показателей фитнес-браслета Fitbit Charge 6 менее чем на пять ударов в минуту.

Для обучения и тестирования модели компания использовала более 350 тысяч видеозаписей почти 700 участников с разными оттенками кожи. Более того, исследователи проверяли технологию не только в лаборатории, но и в реальной жизни. Добровольцы больше недели ходили со своими смартфонами, одновременно используя Fitbit и медицинское оборудование для контроля сердечного ритма.

Результаты оказались убедительными, чтобы Google всерьёз заговорила о будущем такого подхода. Впрочем, до идеала ещё далеко. Исследователи признают, что системе пока сложнее стабильно получать данные у людей с тёмными оттенками кожи. Также на точность могут влиять разговоры, движения головы и другие обычные действия.

Есть и вопрос приватности. Всё-таки технология предполагает регулярный анализ изображения лица пользователя. В Google уверяют, что обработка может выполняться непосредственно на устройстве без передачи данных в облако.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru