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».

ИИ находит ошибки быстрее, чем их могут исправлять

Многие команды разработчиков опенсорс-проектов столкнулись с потоком сообщений об ошибках и уязвимостях, которые выявляют ИИ-модели. Для многих проектов, особенно небольших, это стало серьёзной проблемой: устранять такие находки по мере их поступления они попросту не успевают. В результате ситуация начинает нести заметные риски для безопасности.

О проблеме сообщило агентство Bloomberg. Издание приводит слова Дэниела Стенберга из проекта cURL: только за 2025 год команда получила 181 сообщение об ошибках и уязвимостях — больше, чем за 2023 и 2024 годы вместе взятые.

По словам специалиста, рост числа багрепортов напрямую связан с распространением ИИ-моделей. Как отметил Стенберг, ситуация продолжает ухудшаться. С начала 2026 года команда проекта уже получила 87 сообщений об ошибках, а по итогам года их число может приблизиться к 330.

Рост активности связывают с появлением новой ИИ-модели Mythos от Anthropic. Она позволяет находить проблемный код быстрее, чем предыдущие поколения таких систем, не говоря уже о людях, которые проводят аудит вручную или с помощью традиционных инструментов.

Многие другие проекты, столкнувшись с валом отчётов об ошибках, сгенерированных с помощью ИИ, вообще прекратили их приём. Разработчики сравнивают этот поток с DDoS-атакой, называя его «пугающим» и крайне сложным для обработки.

Понимая возможные риски, связанные с тем, что новая модель сможет находить уязвимости быстрее, чем разработчики будут успевать их устранять, Anthropic не стала выпускать Mythos в открытый доступ. Вместо этого компания ограничила доступ к ней, предоставив его только ключевым организациям, включая CrowdStrike и Linux Foundation.

Как подчёркивает Bloomberg, вся индустрия во многом зависит от результатов работы проектов с открытым исходным кодом, которыми нередко занимаются небольшие команды с ограниченными ресурсами. Ситуацию дополнительно осложняет наличие большого объёма устаревшего кода, который может быть использован во вредоносных целях.

Показательный пример — история с WannaCry: авторы этого шифровальщика использовали устаревший драйвер Windows для распространения зловреда. При этом удалить такой компонент не всегда возможно без риска нарушить работу критически важных функций системы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru