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 письменные дипломы могут заменить устными экзаменами из-за ИИ

Развитие искусственного интеллекта может довести российские вузы до очень старой, но внезапно снова актуальной идеи: вместо письменной дипломной работы — устный экзамен. Министр науки и высшего образования РФ Валерий Фальков заявил, что такой формат позволит честнее оценивать реальные знания и компетенции студентов.

Логика простая: если текст можно сгенерировать, отредактировать и красиво упаковать с помощью ИИ, то сама по себе письменная работа уже не всегда показывает, что студент действительно понимает тему.

А вот на устном экзамене спрятаться за нейросетью сложнее: преподаватель задаёт вопросы, уточняет детали, просит объяснить логику, и там уже видно, кто разбирался, а кто просто принёс красиво оформленный документ.

Фальков, как передаёт ТАСС, назвал это возвращением к истокам высшего образования с помощью ИИ. По его словам, никакая система не подготовит студента к живым вопросам преподавателя так, чтобы это нельзя было почувствовать.

Ранее министр также говорил, что уже в ближайшие годы в вузы придут студенты, для которых искусственный интеллект будет привычным инструментом с рождения. Это означает, что подходы к обучению и оценке знаний придётся пересматривать регулярно, а не раз в десятилетие по большим праздникам.

По сути, университеты сталкиваются с простой проблемой: если ИИ умеет писать всё лучше, проверять нужно не только текст, но и человека за этим текстом. И устный экзамен здесь выглядит не архаикой, а вполне рабочим античитом против дипломов, собранных по принципу «нейросеть, сделай красиво».

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru