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.

ИИ сказал — ты согласился: учёные описали феномен когнитивной капитуляции

Исследователи из Университета Пенсильвании предложили новое объяснение тому, как люди взаимодействуют с ИИ. По их мнению, всё чаще пользователи не просто пользуются нейросетями, а буквально «сдаются» им. Этот феномен специалисты назвали «когнитивной капитуляцией» (cognitive surrender).

Если раньше люди использовали технологии вроде калькуляторов или GPS для отдельных задач — «разгружали» мозг, но сохраняли контроль, — то с ИИ ситуация меняется.

Всё чаще пользователи просто принимают ответы модели за истину, не проверяя и не анализируя их. Причём, как отмечают исследователи, это особенно заметно, если ответ звучит уверенно, гладко и без лишних сложностей. В таком случае у человека просто не включается внутренний «режим сомнения».

Чтобы проверить это, учёные провели серию экспериментов с участием более 1300 человек. Им предложили задачи на когнитивное мышление с подвохом, который требует не интуиции, а вдумчивого анализа.

Часть участников могла пользоваться ИИ-помощником, но с нюансом: модель специально давала неправильные ответы примерно в половине случаев. Результат оказался показательным.

 

Когда ИИ отвечал правильно, пользователи соглашались с ним в 93% случаев. Но даже когда он ошибался, люди всё равно принимали его ответ в 80% случаев. То есть большинство просто не перепроверяло результат, даже если он был неверным.

В среднем участники соглашались с ошибочным ИИ в 73% случаев и оспаривали его лишь в 19,7% случаев.

Более того, у тех, кто пользовался ИИ, уровень уверенности в своих ответах оказался выше — даже несмотря на то, что половина этих ответов была неправильной.

 

Интересно, что поведение менялось в зависимости от условий. Например, если участникам давали небольшие денежные стимулы за правильные ответы и мгновенную обратную связь, они чаще перепроверяли ИИ и исправляли ошибки. А вот дефицит времени, наоборот, усиливал зависимость от модели: под давлением дедлайна люди ещё охотнее доверяли ИИ.

Не все оказались одинаково уязвимы. Люди с более высоким уровнем так называемого флюидного интеллекта (fluid IQ) реже полагались на ИИ и чаще замечали его ошибки. А вот те, кто изначально воспринимал ИИ как авторитетный источник, чаще попадались на неверные ответы.

При этом сами исследователи подчёркивают: «когнитивная капитуляция» — не обязательно зло сама по себе. Если ИИ действительно работает лучше человека, логично ему доверять, особенно в задачах вроде анализа данных или оценки рисков.

Но есть важный нюанс: качество мышления в таком случае напрямую зависит от качества самой модели.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru