СёрчИнформ объявила о коммерческом релизе модуля профайлинга

СёрчИнформ объявила о коммерческом релизе модуля профайлинга

СёрчИнформ объявила о коммерческом релизе модуля профайлинга

Компания «СёрчИнформ», российский разработчик инструментов защиты бизнеса от утечек данных и действий инсайдеров, объявила о выпуске нового модуля «КИБ СерчИнформ ProfileCenter». Это компонент DLP-системы, который выполняет функции по составлению психологического портрета пользователя и прогнозирования его поведения.

Автоматизация и интеграция возможностей профайлинга в DLP-систему «Контур информационной безопасности СерчИнформ» позволит использовать преимущества методики без привлечения сторонних специалистов-профайлеров.

«В центре информационной безопасности сегодня по-прежнему остается человек – с его индивидуальными чертами характера, переменчивым поведением и скрытыми мотивами. Для обеспечения безопасности важно смоделировать риск, предвидеть поведение человека в той или иной ситуации — и предупредить нарушение, — комментирует председатель совета директоров «СёрчИнформ» Лев Матвеев. — Привлекать и тем более держать в штате профайлеров для постоянной оценки рисков, связанных с персоналом, по карману только крупным компаниям. Поэтому мы автоматизировали профайлинг, чтобы помочь ИБ-специалистам работать на опережение».

«КИБ СерчИнформ ProfileCenter» вычисляет базовые ценности, убеждения и склонности пользователя на основании анализа текста по более чем 70 критериям. Результаты анализа отображаются в отчете с пояснениями и рекомендациями в соответствии с психологическим типом личности.

Блок рекомендаций подскажет, на что обращать внимание в поведении сотрудника; насколько безопасно давать сотруднику доступ к конфиденциальной информации, финансовым активам и ценным ресурсам компании; подходит или нет сотрудник на ту или иную должность и т. д.

«Мы поставили перед собой сложную, амбициозную задачу — разработать алгоритм, который максимально автоматизирует профилирование и прогнозирование поведения пользователя на основе данных, собранных DLP-системой. В итоге мы получили удобный рабочий инструмент, который качественно и без привлечения внимания оценивает риски, связанные с каждым пользователем. По мере развития мы планируем дополнить модуль ProfileCenter другими инструментами профайлинга», — отмечает научный руководитель направления профайлинга «СёрчИнформ» Алексей Филатов.

Презентация первого в России автоматизированного модуля профайлинга в составе DLP-системы состоялась осенью 2017 году во время серии практических конференций Road Show SearchInform.

Нейросеть как цифровой костыль: учёные предупредили об ослаблении мышления

Активное использование искусственного интеллекта может постепенно ослаблять навыки, которые человек передаёт нейросети. К такому выводу пришли исследователи из университетов Ватерлоо, Торонто и Пердью. Впрочем, отправлять ChatGPT на костёр рано: проблема не в самом ИИ, а в привычке использовать его вместо собственной головы.

Учёные называют этот процесс когнитивной разгрузкой. Человек поручает внешнему инструменту запоминать информацию, искать решения и выстраивать рассуждения.

Результат появляется быстрее, но мозг получает меньше практики. Если так продолжается долго, самостоятельно выполнить знакомую задачу становится сложнее.

Показательный эксперимент провели почти с тысячей школьников, изучавших математику. Во время тренировок обычный помощник на базе GPT-4 улучшил их результаты на 48%.


Однако после отключения нейросети ученики написали проверочную работу на 17% хуже группы, которая занималась без ИИ. Другой вариант ИИ-репетитора работал иначе: не выдавал готовое решение, а подталкивал школьников к самостоятельному ответу. В этом случае заметного ухудшения результатов не обнаружили.


Похожий эффект исследователи наблюдали у врачей, применявших ИИ для поиска аденом во время колоноскопии. После возвращения к работе без алгоритма эффективность специалистов снизилась: показатель выявления образований упал с 28,4 до 22,4%.

Особенно опасной такая зависимость может стать в профессиях, где необходимо самостоятельно принимать сложные решения. Чем больше работы забирает алгоритм, тем реже человек тренирует собственные навыки.


Отказываться от нейросетей авторы не предлагают. Безопаснее использовать их для подсказок, объяснений, обратной связи и проверки собственных выводов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru