Анонсирован инструмент, который поможет компаниям соответствовать GDPR

Анонсирован инструмент, который поможет компаниям соответствовать GDPR

Анонсирован инструмент, который поможет компаниям соответствовать GDPR

Code42 анонсировала решение Code42 Forensic File Search, которое поможет организациям упростить соблюдение принятого 25 мая Общего регламента по защите данных (GDPR). По словам компании, этот инструмент позволяет за считанные секунды проводить сканирование активности файлов на всех конечных точках организации. Такой подход ускорит расследование утечек и поможет организациям соблюсти обязательное уведомление об киберинцидентах в течение 72 часов, которое требует GDPR.

«Регулируемые GDPR данные могут оказаться в тех местах, о которых вы даже не подозреваете», — объясняет Виджай Раманатан вице-президент по управлению продуктами в Code42.

«На самом деле, данные постоянно перемещаются за счет того, что сотрудники создают, обмениваются и хранят данные на рабочих компьютерах, ноутбуках и в личных облачных хранилищах. Таким образом, рабочие машины становятся местом хранения личной информации сотрудников, а это уже попадает под контроль GDPR».

Также Раманатан напомнил, что новый регламент требует от компаний обязательного уведомления об утечках и иных киберинцидентах, на что дается 72 часа. Если компания не предоставляет подобную информацию, ее ждут крупные штрафы.

Иными словами, компании теперь полностью зависят от того, насколько быстро им удастся контролировать постоянно перемещающиеся данные.

На помощь в такой ситуации может прийти Code42 Forensic File Search, это приложение собирает метаданные и события на компьютерах сотрудников, затем делает их доступными для поиска через облако.

В случае утечки или потери данных ИТ-команды смогут использовать простую панель поиска, чтобы получить ответы на следующие вопросы:

  • Какие устройства и файлы были затронуты киберинцидентом и когда?
  • Какие файлы были на затронутых устройствах, и, как следствие, теперь скомпрометированы?
  • Какие именно пользователи пострадали, кого из них необходимо уведомить?
  • Были ли затронутые файлы изменены, модифицированы, либо удалены? Если да, то какие?
  • Перемещались ли файлы на другое устройство, в личное облако или внешнее хранилище? Если да, то куда и когда?

Кроме этого, решение Code42 поможет организациям:

  • Получать все текущие и прошлые события с файлами, журналы и метаданные. Сюда входят хеши MD5, диапазоны дат, типы файлов и пути;
  • Поиск версий файлов, что помогает определить, присутствовали ли они на устройстве в конкретную дату и время;
  • Просмотр содержимого этих файлов, что помогает понять, скомпрометированы ли личные и конфиденциальные данные;
  • Идентифицировать все пользователей, у которых есть (или был) доступ к файлам;
  • Сохранить все необходимые файлы (даже удаленные) вместе с контентом.

ИИ экономит 11 часов в неделю, но 6 из них уходят на присмотр за ботом

Искусственный интеллект попал в неудобную статистику. Новое исследование Work AI Institute показало, что сотрудники действительно экономят время благодаря ИИ — в среднем около 11 часов в неделю. Но есть нюанс: более шести часов из этой экономии приходится тратить на проверку, исправление и контроль работы самого ИИ.

Исследование охватило 6000 офисных сотрудников из США, Великобритании и Австралии.

Опрос показал, что 75% работников заметили рост личной продуктивности после внедрения ИИ-инструментов. Однако только 13% компаний сообщили о заметном росте бизнеса благодаря этим технологиям.

 

Получается любопытный парадокс. Формально сотрудники работают быстрее, но бизнес почему-то не получает сопоставимой выгоды.

По словам профессора Калифорнийского университета Пола Леонарди, многие недооценивают объём скрытой работы, которая появляется вместе с ИИ. Нужно собирать данные, подготавливать контекст, перепроверять ответы чат-ботов, искать ошибки и дорабатывать результаты вручную.

Фактически современные сотрудники всё чаще выступают не исполнителями, а менеджерами собственных цифровых помощников.

Согласно исследованию, 37% времени взаимодействия с ИИ уходит непосредственно на работу с ботами, а ещё 36% — на применение полученных результатов в реальных задачах. Более того, 41% опрошенных признались, что не могут объяснить, каким образом ИИ пришёл к своим выводам.

Авторы приводят показательный пример. Молодой разработчик перед уходом домой интегрировал в проект тысячи строк кода, сгенерированного ИИ. После этого система перестала работать, а разбираться в причинах пришлось старшему инженеру. Сам автор изменений не смог объяснить, что именно сделал искусственный интеллект.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru