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.

Самозанятый или штатник? Ошибка может стоить бизнесу до 5 млн рублей

Российскому бизнесу всё жёстче напоминают: самозанятый — это не сотрудник на минималках, а отдельный налоговый режим. И если компания решила сэкономить на НДФЛ и страховых взносах, маскируя штатника под фрилансера, ФНС может прийти с очень неприятным калькулятором.

По данным платформы «Консоль» (приводят «Известия»), спор с налоговой из-за неправильно оформленного самозанятого может обойтись среднему бизнесу в 3-5 млн рублей.

Причём речь может идти всего об одном человеке. Если ФНС решит, что компания подменила трудовые отношения самозанятостью, ей доначислят НДФЛ, страховые взносы, штрафы и пени за весь период работы.

Расклад бодрит. Например, если компания два года платила самозанятому по 250 тыс. рублей в месяц, общий объём выплат составит 6 млн рублей. При переквалификации отношений бизнесу могут доначислить около 780 тыс. рублей НДФЛ и примерно 1,8 млн рублей страховых взносов. А вместе со штрафами и пенями итог легко перевалит за 3 млн рублей.

Юристы подтверждают: такие суммы уже встречаются на практике. Основные красные флажки для ФНС — фиксированные ежемесячные выплаты, отсутствие у самозанятого других клиентов, работа по графику, корпоративная почта, оборудование или рабочее место. То есть если человек выглядит как сотрудник, работает как сотрудник и получает деньги как сотрудник, налоговая может решить, что это и есть сотрудник.

Для небольших компаний такие претензии могут стать не просто неприятностью, а ударом по кассе: от остановки проектов до проблем с выплатами другим работникам и кредиторам. Несколько подобных эпизодов способны довести бизнес до банкротства.

Эксперты советуют оформлять отношения по-взрослому: заключать договор на конкретный результат, подписывать акты, не ставить исполнителя в график, не встраивать его в корпоративную структуру и не платить зарплатой под другим названием. А ещё не нанимать бывших сотрудников как самозанятых в течение двух лет после увольнения.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru