Новый StaffCop Enterprise 4.5 с DLP на цифровых метках

Новый StaffCop Enterprise 4.5 с DLP на цифровых метках

Новый StaffCop Enterprise 4.5 с DLP на цифровых метках

Российская компания ООО «Атом Безопасность» выпустила новую версию StaffCop Enterprise 4.5. – программного комплекса для контроля действий сотрудников, анализа потоков информации внутри компании, оповещения и блокировки опасной и непродуктивной деятельности.

Интересная новинка – поиск перехваченных файлов по образцу и цифровой метке позволяет найти измененные и переименованные копии оригинальных документов.

С внедрением цифровых меток появилась блокировка передачи конфиденциальных файлов без ложных срабатываний. DLP-модуль StaffCop позволяет тонко настраивать разрешенные и запрещенные каналы передачи для групп файлов. Например, вы можете запретить менеджерам загружать коммерческие предложения в облачные хранилища, но разрешить отправку по электронной почте.

К блокировкам USB по идентификаторам и классам устройств добавлена возможность управления доступом по собственным меткам. 

StaffCop научился перехватывать переписку в десктопной версиии Telegram, включая исправления сообщений, извлекать текст из XPC-файлов спулера печати, идентифицировать номера кредитных карт с помощью алгоритма Луна, снижающий количество ложных срабатываний.

«Мы продолжаем развивать StaffCop как платформу, построенную на современном стеке технологий, собирающую максимум данных о движении информации и действиях пользователей и решающую задачи служб информационной и экономической безопасности, HR-отделов и топ-менеджмента компаний, – рассказывает генеральный директор ООО Атом безопасность (StaffCop) Дмитрий Кандыбович. – В релизе StaffCop Enterprise 4.5 мы активно внедряли пожелания клиентов. В обновлении были исправлены недочеты, улучшено юзабилити связанное с расширением каналов перехвата и с внедрением нового функционала. А также был проведен ряд сервисных работ по обновлению компонентов архитектуры с целью повышения безопасности продукта и увеличению скорости обработки данных, эта версия не стала исключением, так же в релиз вошли функции, которые в прошлом релизе были в бета-версии, например, шардирование. Сейчас мы начинаем подготовку к выходу новой версии и планируем выпустить масштабное обновление в октябре 2019 года».

Зарубежные нейросети тайком учили на сотнях песен Басты, Билана и Лазарева

Российские артисты незаметно отправились обучать нейросети, сотни их песен нашли в открытых зарубежных датасетах. И нет, разрешения у правообладателей, похоже, никто не спрашивал. Аналитики Национальной федерации музыкальной индустрии изучили базы Laion-Disco-12M и Sleeping-D 9M через проект AI Watchdog журнала The Atlantic.

В них хранятся миллионы композиций с YouTube, а во втором наборе — ещё и тексты с Genius, пишут «Ведомости».

Главным преподавателем для ИИ оказался Баста: в датасетах нашли 193 и 104 его трека. Следом идут Feduk — 150 и 91 композиция, Сергей Лазарев — 144 и 118, Дима Билан — 140 и 119, а также группа «Звери» — 135 и 41. В списке засветились Леонид Агутин, Егор Крид, Ваня Дмитриенко и другие исполнители. Туда же попали десятки видеороликов с участием российских артистов.

Само наличие песни в базе ещё не доказывает, что конкретная нейросеть действительно на ней училась. Но вероятность такого сценария The Atlantic оценивает как высокую.

Представители музыкальной индустрии утверждают, что ни зарубежные, ни российские разработчики ИИ за лицензиями к ним не обращались. Рассуждения, видимо, были такие: если контент лежит в открытом интернете, значит, его будто бы можно молча забрать в учебник для алгоритма. Иногда источником могут становиться и пиратские площадки.

Тем временем легальные сделки на мировом рынке уже появляются: Warner Music договорилась с Suno, а Universal Music Group — с Udio. Но пока это редкие исключения.

По оценке НИУ ВШЭ, совокупные потери авторов и правообладателей из-за генеративного контента за 2025-2030 годы могут достигнуть 1 трлн рублей. Российская музыкальная индустрия теперь требует прозрачного лицензирования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru