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.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Мошенник поделился подробностями афер

Осуждённый по статье 158 УК РФ (кража) злоумышленник, похитивший за почти два года более 4 млн рублей, рассказал, как занимался криминальной деятельностью и из-за чего в итоге был разоблачён.

Корреспондент издания «Лента.ру» взял интервью у Дмитрия, жителя Краснодара, отбывающего наказание в колонии за серию дистанционных краж. Его жертвами стали люди из разных регионов — от Калининграда до Приморья.

По словам Дмитрия, к преступной деятельности он пришёл в 2018 году после потери работы. Он пробовал разные схемы дистанционного мошенничества, но либо они не срабатывали, либо приносили слишком малый доход.

Только в июне 2020 года сработала схема, которую он придумал ранее: использование старых мобильных номеров, повторно выставленных на продажу. Дмитрий находил такие номера на сайтах операторов и проверял, не были ли они ранее привязаны к личным кабинетам на портале Госуслуг.

Пароли он подбирал с помощью фишинга, пользуясь тем, что многие используют один и тот же пароль для разных сервисов: «Я находил контакты бывшего владельца номера и, если получалось, сразу выкупал номер. Затем отправлял ему фишинговую ссылку на сайт, который сам создавал — якобы с очень выгодным предложением.

«Многие россияне используют один и тот же пароль — дату рождения, имя с отчеством или другие простые комбинации. Когда связка логина и пароля оказывалась у меня, я заходил на портал Госуслуг, аутентифицировался через купленный номер и менял пароль».

Подобная схема стала массово применяться мошенниками только в мае 2024 года — на это обратила внимание компания DLBI.

После получения доступа к аккаунту Дмитрий оформлял в банке кредитную карту на имя владельца. Средства с неё он выводил ещё до физического получения карты — на подконтрольные счета через подставные карты. По данным источников издания в правоохранительных органах, таких звеньев в цепочке может быть до 40, что серьёзно затрудняет расследование.

По словам Дмитрия, он никогда не работал из дома — всегда подключался к чужим точкам Wi-Fi и избегал камер видеонаблюдения.

За полтора года ему удалось похитить 4,75 млн рублей. Его задержали после того, как он потерял осторожность: находясь в состоянии опьянения, он попытался провернуть очередную операцию из квартиры, оформленной на его имя. Уже через несколько дней его вычислили оперативники.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru