Rapid7 приобрела разработчика решений для защиты веб-приложений tCell

Rapid7 приобрела разработчика решений для защиты веб-приложений tCell

Rapid7 приобрела разработчика решений для защиты веб-приложений tCell

Компания Rapid7 объявила о приобретении tCell. Такой шаг поможет улучшить предложения компании, касающиеся предотвращения кибератак на уровне приложений. Представители Rapid7 заявили, что уже давно рассматривали возможность усовершенствования защиты приложений, чтобы помочь клиентам лучше оценивать, мониторить и защищаться от атак уровня приложений.

На данный момент финансовые условия сделки не разглашаются.

Rapid7 — производитель продуктов для управления безопасностью сети и совместимостью политик безопасности и тестирования системы защиты IТ-инфраструктуры от проникновения потенциально опасных объектов. Интегрированные решения компании помогают оптимизировать систему безопасности сети, web-приложений и баз данных.

В разработке приложений Rapid7 использует платформу с открытым кодом Metasploit, позволяющую создавать и тестировать специальные программы, использующие уязвимые участки для атаки на IT-систему, в целях информационной безопасности.

Rapid7 разрабатывает технологии управления безопасностью IT-инфраструктуры предприятия совместно с Archer Technologies, RSA, SecureWorks, TrendMicro и другими компаниями.

tCell, основанная в 2014 году в Сан-Франциско, занимается созданием фаерволов и других средств защиты.

В частности, Rapid7 планирует интегрировать решение tCell для самозащиты выполняемых приложений (runtime application self-protection, RASP) и мониторинга веб-приложений в платформу Insight.

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