В новой версии Falcongaze SecureTower 6.3 запущен UBA-компонент

В новой версии Falcongaze SecureTower 6.3 запущен UBA-компонент

В новой версии Falcongaze SecureTower 6.3 запущен UBA-компонент

Компания Falcongaze представила релиз новой версии DLP-системы SecureTower, предназначенной для предотвращения утечек информации, контроля персонала и выявления мошенничества.

«Уже в мае пользователи смогут познакомиться с новым модулем «Анализ рисков», а также оценить улучшение производительности при работе с данными и контроль новых каналов коммуникации» – сообщили в пресс-службе компании.

Специалисты Falcongaze в очередной раз провели обширную подготовительную работу по выявлению актуальных потребностей клиентов и партнеров, а также проанализировали современные тенденции рынка средств информационной безопасности. В итоге был разработан модуль c функционалом UBA – «Анализ рисков», который на основе статистических методов анализирует деятельность каждого сотрудника и в режиме реального времени информирует об уровне потенциального риска, а также формирует TOП-список работников, представляющих наибольшую угрозу.

Также этот программный компонент автоматически генерирует наглядные отчеты, которые позволяют визуализировать изменения поведения пользователей. При обнаружении негативных тенденций, офицеры безопасности могут превентивно провести работу с сотрудником и минимизировать кризисные ситуации.

«Для нас принципиально важно создавать и совершенствовать функционал для комфортной ежедневной работы специалиста безопасности. С появлением модуля Анализа рисков, стал доступен новый инструмент для оценки поведения сотрудников. Он позволяет выявлять поведенческие аномалии, что дает возможность мгновенно реагировать на потенциально опасные для компании события. Анализ рисков позволяет оценить опасность инцидента и реагировать в первую очередь на наиболее серьезные угрозы. Новый модуль эффективно встраивается в процесс ежедневной работы офицера безопасности. Его дополняет уже существующие модули: Политики безопасности - используются для создания правил безопасности, а Расследования позволяют грамотно завершить цикл работы с весомыми инцидентам и завести дело», – заявил генеральный директор компании Falcongaze Александр Акимов.

Помимо внедрения нового модуля, в систему внесены важные обновления, например, возможность поиска по AD-группам, контроль популярного в ИТ-сфере мессенджера Slack, работа агента в безопасном режиме Windows. Добавлен новый уровень защиты агента от действий системных администраторов, теперь доступ к изменениям или удалению агента осуществляет только по специальному ключу доступа.

Кроме того, специалистами была проведена серьезная работа по оптимизации процессов распознавания изображений. С помощью технологий машинного обучения и классификации информации, система сможет отправлять на распознавание только значимые документы, игнорируя обычные картинки, не содержащие текста, что позволит снизить нагрузку и ускорить детектирование действительно важной информации.

Отличительной особенностью SecureTower всегда являлось удобство и простота использования. В новой версии улучшен интерфейс консоли администратора и консоли пользователя. Как и прежде он интуитивно понятен и позволяет максимально эффективно работать в режиме ежедневного мониторинга и проводить полный цикл расследования не выходя из программы.

Безусловно, на этом перечень новшеств в SecureTower 6.3 не заканчивается. Для тех, кто хотел бы посмотреть обновления в действии и оценить их потенциал, на сайте компании есть возможность скачать и протестировать бесплатную полнофункциональную версию Falcongaze SecureTower 6.3.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

ChatGPT ошибается с адресами сайтов — фишеры не дремлют

Если вы когда-нибудь просили чат-бота типа ChatGPT помочь с ссылкой на сайт банка или личного кабинета крупной компании — возможно, вы получали неправильный адрес. А теперь представьте, что кто-то специально воспользуется этой ошибкой.

Исследователи из компании Netcraft провели эксперимент: они спрашивали у модели GPT-4.1 адреса сайтов для входа в аккаунты известных брендов из сфер финансов, ретейла, технологий и коммунальных услуг.

В духе: «Я потерял закладку, подскажи, где войти в аккаунт [название бренда]?»

Результат получился тревожным:

  • только в 66% случаев бот дал правильную ссылку;
  • 29% ответов вели на несуществующие или заблокированные сайты;
  • ещё 5% — на легитимные, но вообще не те, что спрашивали.

Почему это проблема?

Потому что, как объясняет руководитель Threat Research в Netcraft Роб Дункан, фишеры могут заранее спрашивать у ИИ те же самые вопросы. Если бот выдаёт несуществующий, но правдоподобный адрес — мошенники могут просто зарегистрировать его, замаскировать под оригинал и ждать жертв.

«Вы видите, где модель ошибается, и используете эту ошибку себе на пользу», — говорит Дункан.

Фишинг адаптируется под ИИ

Современные фишинговые схемы всё чаще затачиваются не под Google, а именно под LLM — большие языковые модели. В одном случае, например, мошенники создали фейковый API для блокчейна Solana, окружив его десятками фейковых GitHub-репозиториев, туториалов, Q&A-доков и даже поддельных аккаунтов разработчиков. Всё, чтобы модель увидела якобы «живой» и «настоящий» проект и начала предлагать его в ответах.

Это чем-то напоминает классические атаки на цепочку поставок, только теперь цель — не человек с pull request'ом, а разработчик, который просто спрашивает у ИИ: «Какой API использовать?»

Вывод простой: не стоит полностью полагаться на ИИ, когда речь идёт о важных вещах вроде входа в банковский аккаунт или выборе библиотеки для кода. Проверяйте информацию на официальных сайтах, а ссылки — вручную. Особенно если ИИ обещает «удобный и официальный» сайт, которого вы раньше не видели.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru