InfoWatch Traffic Monitor 6.10 обзавелся филиальной структурой

InfoWatch Traffic Monitor 6.10 обзавелся филиальной структурой

InfoWatch Traffic Monitor 6.10 обзавелся филиальной структурой

Группа компаний (ГК) InfoWatch сообщает о выпуске InfoWatch Traffic Monitor 6.10 — флагманского решения для предотвращения утечек конфиденциальной информации и защиты организаций от внутренних угроз информационной безопасности (DLP-система).

Новая версия продукта содержит инструменты для расширения защищенного периметра корпоративной сети на облачные сервисы и мобильные устройства, а также контроля уровня информационной безопасности в организациях с территориально-распределенной структурой благодаря обновлению модуля визуальной аналитики InfoWatch Vision.

«Чтобы решить проблему защиты от утечки данных в компаниях с разветвлённой структурой, мы дополнили модуль InfoWatch Vision новым приложением “Филиальная структура”, — сообщил Александр Клевцов, руководитель направления DLP ГК InfoWatch. — Этот инструмент позволяет администратору системы в головном офисе компании оценить уровень информационной безопасности в каждом из филиалов и в организации в целом. Модуль также дает возможность вести мониторинг качества работы DLP-систем во всех подразделениях и оценить действия офицеров безопасности на местах, количество обработанных ими инцидентов и вынесенные по ним вердикты».

Сведения о мониторинге событий и инцидентов информационной безопасности в филиалах представлены в виде интерактивных многоуровневых отчетов в единой виртуальной консоли модуля InfoWatch Vision. События в отчете можно сгруппировать по политикам информационной безопасности (ИБ), объектам защиты и вердиктам офицеров безопасности по инцидентам.

По словам Александра Клевцова, еще одним ключевым дополнением в InfoWatch Traffic Monitor 6.10 стал контроль передачи конфиденциальных документов организации в условиях размытого корпоративного периметра за счет обеспечения защиты информации в облачной среде. Решение предотвращает утечки данных в облачной среде Microsoft Office 365 благодаря интеграции с сервисом Microsoft Cloud App Security. Кроме того, в версии 6.10 расширен список поддерживаемых мобильных устройств и добавлен перехват несанкционированной передачи данных на рабочих станциях, телефонах и планшетах через сервис мгновенных сообщений Telegram.

Для снижения количества ложноположительных срабатываний системы практически до нуля в InfoWatch Traffic Monitor 6.10 усовершенствованы технологии лингвистического анализа и добавлены новые категории классификации информационных потоков, которые детектируют данные по новым тематикам, таким как «Резюме», «Стратегия компании», «Система безопасности» и другим.

О ключевых особенностях предыдущей версии продукта вы можете узнать здесь.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru