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.

Сигналы Wi-Fi позволяют определять активность человека за стеной

В конце февраля в топы GitHub Trending неожиданно вырвался проект с открытым исходным кодом RuView, который раньше был известен как Wi-Fi DensePose. На первый взгляд это ещё один эксперимент на стыке ИИ и граничных вычислений, но на деле история куда интереснее и тревожнее.

RuView показывает, что обычные сигналы Wi-Fi можно использовать не только для связи, но и буквально для «чтения» происходящего в помещении.

Система умеет отслеживать движения человека, оценивать позу тела и даже фиксировать дыхание и сердечный ритм, причём без камер, без интернета и, как утверждают разработчики, даже через стены.

С технической точки зрения проект опирается на анализ Channel State Information (CSI) — данных о том, как радиоволны рассеиваются, отражаются и меняются при взаимодействии с телом человека. В отличие от примитивных метрик уровня сигнала, CSI даёт куда более детальную картину: учитываются амплитуда и фаза сигнала по множеству поднесущих. Именно это и позволяет системе замечать микроскопические изменения, возникающие, когда человек двигается, сидит, спит или просто дышит.

По данным Ruvnet, RuView построен на базе академических исследований специалистов Университета Карнеги — Меллона. Для работы системе достаточно сети из 4-6 недорогих узлов на ESP32-S3, а общий бюджет такого комплекта может составлять примерно 54 доллара. Эти сенсоры формируют радиочастотную модель помещения, а ИИ затем анализирует, как человеческое тело меняет картину распространения сигнала.

 

Разработчики заявляют, что платформа обрабатывает данные с частотой до 54 тысяч кадров в секунду благодаря оптимизированной кодовой базе на Rust. Поверх этого работает нейросеть, которая переводит изменения поля Wi-Fi в 17 ключевых точек тела — от головы и локтей до коленей и бёдер. Кроме позы, система, как утверждается, может отслеживать дыхание в диапазоне 6-30 вдохов в минуту и пульс в диапазоне 40-120 ударов в минуту.

На бумаге всё это выглядит как красивая технология для спасателей, медицины и ухода за пожилыми. И действительно, сценарии звучат гуманно: мониторинг состояния человека без камер, поиск людей в задымлённых помещениях, наблюдение за пациентами без носимых датчиков. Но у технологии есть и другая сторона, куда менее комфортная.

Эксперты по кибербезопасности уже предупреждают, что RuView открывает новую категорию рисков: скрытое физическое наблюдение, которое почти невозможно заметить. Сигналы Wi-Fi проходят через мебель, стены и перекрытия, а значит, теоретически злоумышленник может разместить недорогие модули рядом со зданием и анализировать происходящее внутри. В отличие от камер, такой способ не зависит от освещения, дыма или прямой видимости. А поскольку работа идёт на физическом уровне радиосигнала, шифрование вроде WPA3 здесь не помогает.

Отдельная проблема в том, что такая схема практически не оставляет привычных сетевых следов. Если устройство пассивно анализирует радиосреду, администраторам сложно обнаружить его стандартными средствами мониторинга. На этом фоне возникают и юридические вопросы: например, как регулировать технологию, которая не собирает изображения или прямые идентификаторы, но всё равно позволяет следить за человеком в реальном пространстве.

Среди возможных защитных мер специалисты называют рандомизацию CSI на стороне роутеров, хотя пока это скорее исследовательское направление. Более надёжным вариантом считается физическое RF-экранирование: металлические сетки, экранирующие материалы или специальные покрытия для помещений с повышенными требованиями к безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru