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.

Нейросети и ДНК: ИИ-лидеры просят закрыть лазейку для биооружия

В ИИ-индустрии произошло почти невероятное событие. Главы OpenAI, Anthropic, Google DeepMind и Microsoft AI выступили единым фронтом и попросили Конгресс США срочно ужесточить правила продажи синтетической ДНК и РНК.

3 июня Сэм Альтман, Дарио Амодеи, Демис Хассабис и Мустафа Сулейман подписали открытое письмо, в котором призвали обязать компании, занимающиеся синтезом генетического материала, проверять не только сами заказы, но и их заказчиков.

Причина проста: ИИ становится слишком хорошим помощником. Авторы письма опасаются, что современные языковые модели постепенно снижают порог входа в область биотехнологий.

Если раньше потенциальному злоумышленнику требовались серьёзные знания в биологии, то теперь часть информации может подсказать нейросеть: где искать нужные гены, как формулировать запросы и каким образом обходить существующие механизмы проверки.

Впрочем, паники в письме нет. Подписанты отдельно подчёркивают, что современные ИИ-модели пока не способны самостоятельно разработать полноценный патоген с нуля. Для этого всё ещё нужны профессиональные знания и практические навыки.

Но проблема, по их мнению, в другом: защитные барьеры постепенно размываются, а значит, лучше закрывать уязвимости заранее, чем ждать первого громкого инцидента.

Особенно тревожит экспертов рынок синтетической ДНК. Сегодня заказать нужную генетическую последовательность можно сравнительно быстро и недорого. А если ИИ поможет подобрать или замаскировать опасный заказ, существующие системы контроля могут не справиться.

В качестве примера авторы приводят исследование Microsoft, опубликованное в прошлом году. Тогда ИИ-системы для проектирования белков смогли сгенерировать потенциально опасные последовательности, которые прошли мимо фильтров поставщиков. Формально это были новые белки, но по структуре они напоминали уже известные опасные образцы.

Из этого подписанты делают вывод: проверять нужно не только клиентов биотехнологических компаний, но и сами ИИ-системы. Иными словами, фильтры безопасности придётся строить сразу на нескольких уровнях.

Любопытно, что главным событием здесь многие считают даже не содержание письма, а список подписантов. Когда Альтман и Амодеи оказываются под одним документом, значит, вопрос действительно считают серьёзным.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru