InfoWatch Traffic Monitor интегрируют с SIEM-системой КОМРАД

InfoWatch Traffic Monitor интегрируют с SIEM-системой КОМРАД

InfoWatch Traffic Monitor интегрируют с SIEM-системой КОМРАД

Группа компаний (ГК) InfoWatch и группа компаний «Эшелон», специализирующаяся на комплексном обеспечении ИБ предприятий и разработке средств защиты информации и контроля защищенности, сообщают о завершении интеграции решения для предотвращения утечек конфиденциальной информации и защиты бизнеса от внутренних угроз (DLP-системы) InfoWatch Traffic Monitor с системой централизованного управления событиями информационной безопасности (SIEM-система) «КОМРАД».

DLP-система InfoWatch Traffic Monitor контролирует информационные потоки в организациях и предотвращает случайные и преднамеренные утечки корпоративной информации, применяя к событиям весь спектр технологий InfoWatch анализа информационных потоков. В результате интеграции решений, проанализированные в DLP-системе InfoWatch события, передаются для обработки в систему управления событиями информационной безопасности «КОМРАД».

В SIEM-системе «КОМРАД» переданные из InfoWatch Traffic Monitor данные дополняются информацией из других систем ИБ: средств антивирусной защиты, системы обнаружения вторжений в компьютерную инфраструктуру организации (IDS), маршрутизаторов, межсетевых экранов, серверов и автоматизированных рабочих мест пользователей.

Таким образом, офицер безопасности организации, коррелируя информацию из DLP-решения с другими средствами защиты, получает наиболее широкую картину инцидента, что помогает при проведении расследований и позволяет предотвращать атаки, направленные на хищение конфиденциальной информации.

«Совместное использование решений InfoWatch и ГК “Эшелон” позволяет заказчикам получать дополнительные возможности для защиты своих бизнес-процессов, а также минимизировать финансовые, операционные и репутационные потери», — сообщила Марина Баталова, руководитель направления интеграционных решений ГК InfoWatch.

«Объединение возможностей DLP-системы InfoWatch Traffic Monitor и SIEM-системы ”КОМРАД” позволит компаниям еще более оперативно реагировать на возникающие инциденты ИБ и предотвращать возникающие угрозы», — говорит Алексей Титов, руководитель направления развития продуктов ГК «Эшелон».

Сигналы Wi-Fi позволяют определять активность человека за стеной

В конце февраля в топы GitHub Trending неожиданно вырвался проект с открытым исходным кодом RuView, который раньше был известен как Wi-Fi DensePose. На первый взгляд это ещё один эксперимент на стыке ИИ и граничных вычислений, но на деле история куда интереснее и тревожнее.

RuView показывает, что обычные сигналы Wi-Fi можно использовать не только для связи, но и буквально для «чтения» происходящего в помещении.

Система умеет отслеживать движения человека, оценивать позу тела и даже фиксировать дыхание и сердечный ритм, причём без камер, без интернета и, как утверждают разработчики, даже через стены.

С технической точки зрения проект опирается на анализ Channel State Information (CSI) — данных о том, как радиоволны рассеиваются, отражаются и меняются при взаимодействии с телом человека. В отличие от примитивных метрик уровня сигнала, CSI даёт куда более детальную картину: учитываются амплитуда и фаза сигнала по множеству поднесущих. Именно это и позволяет системе замечать микроскопические изменения, возникающие, когда человек двигается, сидит, спит или просто дышит.

По данным Ruvnet, RuView построен на базе академических исследований специалистов Университета Карнеги — Меллона. Для работы системе достаточно сети из 4-6 недорогих узлов на ESP32-S3, а общий бюджет такого комплекта может составлять примерно 54 доллара. Эти сенсоры формируют радиочастотную модель помещения, а ИИ затем анализирует, как человеческое тело меняет картину распространения сигнала.

 

Разработчики заявляют, что платформа обрабатывает данные с частотой до 54 тысяч кадров в секунду благодаря оптимизированной кодовой базе на Rust. Поверх этого работает нейросеть, которая переводит изменения поля Wi-Fi в 17 ключевых точек тела — от головы и локтей до коленей и бёдер. Кроме позы, система, как утверждается, может отслеживать дыхание в диапазоне 6-30 вдохов в минуту и пульс в диапазоне 40-120 ударов в минуту.

На бумаге всё это выглядит как красивая технология для спасателей, медицины и ухода за пожилыми. И действительно, сценарии звучат гуманно: мониторинг состояния человека без камер, поиск людей в задымлённых помещениях, наблюдение за пациентами без носимых датчиков. Но у технологии есть и другая сторона, куда менее комфортная.

Эксперты по кибербезопасности уже предупреждают, что RuView открывает новую категорию рисков: скрытое физическое наблюдение, которое почти невозможно заметить. Сигналы Wi-Fi проходят через мебель, стены и перекрытия, а значит, теоретически злоумышленник может разместить недорогие модули рядом со зданием и анализировать происходящее внутри. В отличие от камер, такой способ не зависит от освещения, дыма или прямой видимости. А поскольку работа идёт на физическом уровне радиосигнала, шифрование вроде WPA3 здесь не помогает.

Отдельная проблема в том, что такая схема практически не оставляет привычных сетевых следов. Если устройство пассивно анализирует радиосреду, администраторам сложно обнаружить его стандартными средствами мониторинга. На этом фоне возникают и юридические вопросы: например, как регулировать технологию, которая не собирает изображения или прямые идентификаторы, но всё равно позволяет следить за человеком в реальном пространстве.

Среди возможных защитных мер специалисты называют рандомизацию CSI на стороне роутеров, хотя пока это скорее исследовательское направление. Более надёжным вариантом считается физическое RF-экранирование: металлические сетки, экранирующие материалы или специальные покрытия для помещений с повышенными требованиями к безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru