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.

Android запретит доступ к экрану «лишним» приложениям

Google, похоже, готовит ещё одно нововведение по части безопасности Android. В тестовой сборке Android Canary 2602 обнаружена новая функция для Advanced Protection Mode — режима «максимальной защиты», который компания представила в Android 16.

Теперь Advanced Protection Mode может ограничивать работу приложений, использующих AccessibilityService API, если они не классифицированы как инструменты для доступности.

AccessibilityService API — это мощный механизм Android, изначально созданный для помощи людям с ограниченными физическими возможностями. С его помощью приложения могут читать содержимое экрана, отслеживать действия пользователя и даже выполнять жесты от его имени.

Именно поэтому этот API часто становился инструментом атакующих. За последние годы многие приложения — от автоматизаторов и лаунчеров до «оптимизаторов» и антивирусов — использовали его для обхода системных ограничений. Формально ради удобства, однако на деле получая очень широкие права.

Google постепенно ужесточала политику. Приложения, действительно предназначенные для помощи людям с ограниченными возможностями, должны указывать специальный атрибут isAccessibilityTool. К ним относятся экранные дикторы, системы управления жестами, голосовой ввод, брайлевские интерфейсы и другие специализированные инструменты.

По данным аналитиков, в новой версии Android Canary  при включении Advanced Protection Mode система:

  • запрещает выдавать разрешение Accessibility Service приложениям, не признанным Accessibility Tools;
  • автоматически отзывает уже выданные разрешения у таких приложений.

Если приложение сильно зависит от этого API, оно просто перестанет работать.

В тестах, например, приложение dynamicSpot (эмулирующее Dynamic Island на Android) становилось недоступным: пункт был с пометкой «Restricted by Advanced Protection». Причина простая: оно использует AccessibilityService для чтения уведомлений и отображения поверх других приложений.

Инструменты, официально классифицированные как средства доступности, под ограничения не попадают.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru