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.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru