InfoWatch планирует выпустить продукт класса UEBA

InfoWatch планирует выпустить продукт класса UEBA

InfoWatch планирует выпустить продукт класса UEBA

Группа компаний InfoWatch на форуме GISEC-2018 в Дубае, ОАЭ, анонсировала выход продукта InfoWatch Prediction в классе UEBA (User and Entity Behavior Analytics). Аналитический инструмент предназначен для автоматизированного решения прикладных задач на основе прогнозирования рисков информационной безопасности, которые связаны с кадровой и финансовой политикой, выявлением инсайдерства, компрометации учетных записей, а также другими критичными с точки зрения управления персоналом процессами в организации. Базовым сценарием в первой версии продукта стало заблаговременное определение системой сотрудников, которые собираются уволиться. Коммерческий релиз решения запланирован на 2018 год.

«Идеология InfoWatch Prediction нацелена на решение конкретных задач в области корпоративной информационной безопасности с возможностью проверки результата, — рассказал Андрей Арефьев, руководитель направления перспективных разработок ГК InfoWatch. — Ключевой особенностью нашего продукта является то, что он построен на строгой математической модели и позволяет предотвращать конкретные риски, а также проверить точность работы решения. Мы предоставляем компании инструмент, который позволяет с высокой точностью заблаговременно определить сотрудников, которые планируют покинуть штат, и тем самым минимизировать сопряженные с этим риски информационной безопасности». 

Решение анализирует информационные потоки компании (Big Data) и на основании моделей, построенных с применением методов машинного обучения, вычисляет вероятность увольнения сотрудников компании. InfoWatch Prediction рассчитывает индивидуальный рейтинг каждого сотрудника, который может быть положительным или отрицательным. Положительный рейтинг свидетельствует о том, что человек находится в зоне риска, и чем выше показатель, тем больше вероятность его ухода.

InfoWatch Prediction прошел необходимые испытания в инфраструктуре ряда крупных компаний, ежедневно анализируя десятки тысяч событий. По проведенным промышленным испытаниям точность определения сотрудников, которые собираются уволиться, составила 90%. Помимо этого, продукт позволяет заказчику быстро убедиться в эффективности оценки на основании ретроспективной выборки данных. 

«Мы можем продемонстрировать клиенту работоспособность системы почти мгновенно, хотя большинству других продуктов в области информационной безопасности требуются месяцы для сбора доказательств эффективности, и клиент вынужден тратить на это свои ресурсы: оборудование, время, деньги, — сообщил Андрей Арефьев. — Продукту достаточно лишь проанализировать данные, полученные с  почтового сервера или DLP-системы в компании за последний год, после чего он определяет уволившихся сотрудников, и у клиента есть возможность сравнить этот результат с реальными данными из отдела кадров». 

Для офицера безопасности организации выявление увольняющегося сотрудника позволяет применить специальные настройки политик безопасности, установить дополнительный контроль к его действиям и коммуникациям. Кроме того, решение позволяет не только минимизировать риски ИБ, но и будет полезно для реализации управленческого, финансового и кадрового учета в компании. 

По словам Андрея Арефьева, издержки от потери работника для организации равны его годовому окладу. Они складываются из многих факторов: низкой эффективности работы сотрудника, намеревающегося уволиться, различных выплат при его уходе, ресурсов и времени, потраченных на поиск новых кадров, а также их последующую адаптацию, добавил он. 

Также в рамках форума GISEC-2018 специалисты InfoWatch представили международный учебный центр цифровых технологий и кибербезопасности для стран Ближнего Востока, который направлен на подготовку и повышение квалификации специалистов в области информационной безопасности, интернета вещей, анализа больших данных, искусственного интеллекта, технологии блокчейн и прочих.

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