DeviceLock DLP расширен модулем мониторинга сетевого трафика EtherSensor

DeviceLock DLP расширен модулем мониторинга сетевого трафика EtherSensor

DeviceLock DLP расширен модулем мониторинга сетевого трафика EtherSensor

В программный комплекс DeviceLock DLP добавлен серверный модуль перехвата и анализа сетевого трафика EtherSensor, благодаря чему DeviceLock DLP превращен в уникальную гибридную DLP-систему, позволяющую обеспечить надежную DLP-защиту для организаций любого типа и масштаба как на рабочих станциях, так и на уровне сети.

DeviceLock EtherSensor извлекает из сетевого трафика на потоках 10GBps сообщения, файлы и события, не задействуя при этом агенты DeviceLock на защищаемых рабочих станциях, позволяя создать DLP-систему мониторинга входящей и исходящей внутрикорпоративной и внешней электронной почты и веб-почты, социальных сетей, форумов и блогов.

Также анализируются широкий ряд мессенджеров и сервисов поиска работы, передача файлов по протоколам HTTP, FTP, SMB и в облачные хранилища. Перехваченные сервером EtherSensor события безопасности передаются в централизованную базу данных событий и теневых копий сервера DeviceLock Enterprise Server для последующего хранения и анализа, включая возможности полнотекстового поиска в поисковом сервере DeviceLock Search Server.

При использовании DeviceLock EtherSensor в сочетании с Endpoint-компонентами комплекса DeviceLock DLP открывается возможность создавать гибкие DLP-политики с различными уровнями контроля и реакции на события.

Кроме того, возможность одновременного применения двух различных DLP-архитектур (сетевой и агентской) для контроля сетевого трафика значительно повышает надежность гибридной системы в решении задачи предотвращения и выявления утечек информации.

Комплекс DeviceLock DLP, дополненный серверным модулем EtherSensor, эффективно решает сразу несколько проблем и задач, стоящих перед службами информационной безопасности – мониторинга сетевого трафика с компьютеров и мобильных устройств, на которых по техническим причинам невозможно установить или эксплуатировать DLP-агент, либо снижения нагрузки на рабочие станции пользователей за счет раздельного контроля различных сетевых сервисов и протоколов на разных уровнях.

Например, когда часть сетевых приложений контролируется агентом DeviceLock с глубоким анализом содержимого и принятием решений в реальном времени, а другая часть нагрузки отдается в работу серверу EtherSensor для перехвата и анализа сетевого трафика на уровне периметра.

При этом пользователям остаются полностью доступны все функции DLP-контроля (блокировки, мониторинга и тревожного оповещения) устройств и локальных портов, в том числе съемных накопителей, буфера обмена данными и канала печати, что возможно принципиально только при использовании DLP-агента на защищаемом компьютере.

Автоматическое переключение различных комбинаций DLP-политик для контроля сетевого трафика в агенте DeviceLock DLP в зависимости от наличия подключения к корпоративной сети и/или корпоративным серверам позволяет обеспечить чрезвычайно гибкий контроль пользователей, когда, например, на уровне агента при нахождении лэптопа в офисе сохраняется контроль устройств, принтеров и особо критичных сетевых приложений и сервисов, в том числе с применением контентной фильтрации в режиме реального времени, а контроль и инспекция других сетевых протоколов и сервисов возлагается на модуль EtherSensor.

Подпишитесь на новости

Роскомнадзор встроил машинное обучение в систему фильтрации трафика

Роскомнадзор внедрил механизм фильтрации интернет-трафика на основе машинного обучения и потратил на него 2,27 млрд рублей. Это следует из паспорта ведомственной программы цифровой трансформации на 2026-2028 годы. В документе указано, что РКН использует отечественную модель, развернутую на собственной инфраструктуре.

Ее название не раскрывается, большая языковая модель в системе не применяется.

С паспортом программы ознакомился Forbes. Механизм встроен в автоматизированную систему обеспечения безопасности российского сегмента интернета (АСБИ).

Через нее Роскомнадзор управляет ТСПУ, оборудованием для фильтрации трафика на сетях операторов связи. На установку новых и модернизацию действующих ТСПУ в 2026 году заложено 3,99 млрд рублей основного финансирования и еще 6,2 млрд рублей дополнительного.

О планах использовать ИИ для фильтрации стало известно в январе. В мае ведомство собиралось взять для этого модель Astra AI от «Группы Астра».

VPN в описании механизма прямо не упоминается. Дмитрий Кутейников из RKS Global считает, что модель может оценивать вероятность использования VPN по внешним признакам, например по размеру и ритму пакетов или длительности сессии, без чтения содержимого. По его словам, под ошибочную блокировку могут попасть корпоративные VPN и облачные сервисы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru