Вышел Solar Dozor 7 — DLP-система нового поколения с модулем UBA

Вышел Solar Dozor 7 — DLP-система нового поколения с модулем UBA

Вышел Solar Dozor 7 — DLP-система нового поколения с модулем UBA

Специалисты «Ростелеком-Солар», национального провайдера технологий и сервисов кибербезопасности, порадовали рынок выходом DLP-системы нового поколения — Solar Dozor 7. Этот релиз отметился интегрированным модулем продвинутого анализа поведения пользователей Solar Dozor UBA.

По словам представителей компании, новое поколение системы поможет решить целый спектр задач безопасности. Например, автоматизированный анализ способен заранее выявить попытки нарушений со стороны сотрудников компании.

Основная задача Solar Dozor 7 — обеспечить защиту от утечек, для чего используется передовая концепция People-Centric Security. Благодаря такому подходу служба безопасности сможет перейти от мониторинга сотен тысяч уведомлений об инцидентах к анализу поведения сотрудников и фиксированию отклонений в этом поведении.

За вышеописанный анализ в Solar Dozor 7 отвечает модуль UBA (User Behavior Analysis). Он может обнаружить аномалии в поведении сотрудников, которые могут быть следствием деструктивной деятельности: корпоративного мошенничества, коррупционных схем и зарождающихся утечек данных. За счёт такой реализации службы безопасности смогут работать с рисками превентивно.

«На сегодняшний день в развитии DLP-систем наметились два легко отслеживаемых тренда. Во-первых, это уже не просто системы защиты от утечек — они вышли за рамки своих задач, помогая снизить риски в сфере экономической и кадровой безопасности компании», — объясняет Галина Рябова, директор центра развития продуктов Solar Dozor 7.

«Во-вторых, сама информационная безопасность все больше учитывает стратегию безопасности с фокусом на человеке, постепенно отходя от анализа событий и данных».

Модуль Solar Dozor UBA располагает методами анализа, основанными на уникальных алгоритмах класса unsupervised machine learning (обучение без учителя). Эти алгоритмы не требуют предварительной настройки и адаптации системы под новые условия эксплуатации.

Каждый сотрудник подвергается анализу с учётом персональных особенностей поведения, делового контекста, роли в коллективе и других факторов. Своеобразная история активности собирается в течение двух месяцев, после чего система уже может выявить устойчивое поведение и начать фиксировать аномалии.

Помимо этого, модуль Solar Dozor UBA способен вычислить наиболее уязвимые группы сотрудников, у которых отмечается подозрительное поведение. Все это записывается и относится к различным паттернам поведения. В настоящее время система насчитывает около 20 паттернов.

По каждой из таких комбинаций поведенческих особенностей и аномалий будет вестись постоянный контроль опасных тенденций.

Ваши данные могут пробить по звонку или ссылке через рекламные сервисы

Исследователь Антон Бочкарев из 3side (Третья Сторона) сообщил о новой потенциальной проблеме с сервисами таргетированной рекламы, связанными с операторами связи. Если верить опубликованному разбору, некоторые из таких платформ позволяют буквально по одному звонку или одному переходу по ссылке собрать о человеке крайне подробный цифровой профиль.

Автор материала на «Хабре »напоминает, что ещё полтора года назад уже описывал похожую историю с «пробивом» абонентов через рекламный сервис.

Тогда публикация вызвала резонанс, и уязвимость, по его словам, в итоге закрыли. Но теперь, как утверждается, на других площадках ситуация может быть даже хуже.

Для регистрации в одном из таких сервисов, как пишет автор, оказалось достаточно принять СМС на любой номер. После этого пользователю открывались инструменты настройки рекламной аудитории: геолокация, фильтрация по звонкам, интересам, сайтам, данным о полученных сообщениях и другим признакам.

Самое неприятное здесь — сочетание этих фильтров. По описанию автора, можно сузить аудиторию сначала по геозоне, затем по факту звонка с определённого номера, а потом ещё сильнее сократить выборку за счёт пересечений и дополнительных параметров. В результате, как утверждается в публикации, удаётся фактически деанонимизировать конкретного человека: понять, где он живёт, где бывает, где работает и какими сервисами пользуется.

 

 

Отдельное внимание автор уделяет так называемым рекламным счётчикам. Логика здесь такая: если поставить счётчик на сайт и заманить туда конкретного человека, то затем его визит можно использовать как фильтр в рекламной системе. А дальше — попытаться получить о нём уже куда более широкий набор данных, чем просто факт посещения страницы.

Среди параметров, которые, по словам автора, доступны в таких системах, — пол, возраст, уровень дохода, интересы, посещаемые сайты, отправители СМС, сведения о звонках, семейный статус, наличие недвижимости, автомобиля и даже данные о детях. Если всё это действительно доступно в описанном виде, речь идёт уже не просто о рекламной аналитике, а о крайне удобном инструменте для слежки и «пробива».

Отдельно подчёркивается, что для подобных действий якобы не нужно запускать реальную рекламную кампанию и тратить деньги: достаточно этапа предварительной оценки аудитории. И именно это, по мнению автора, делает проблему особенно опасной — входной порог минимален, а потенциальная польза для злоумышленников огромна.

При этом в публикации прямо говорится, что проблема, по мнению автора, носит системный характер. Даже если один конкретный сервис закроет такую возможность, аналогичные механики могут оставаться у других игроков рынка. Более того, автор отдельно утверждает, что данные между участниками этого сегмента могут передаваться и использоваться шире, чем кажется обычному абоненту.

В итоге пользователям стоит исходить из того, что их мобильная активность может быть куда менее приватной, чем принято думать. А главный вывод здесь, пожалуй, в том, что вопрос уже давно не только в рекламе. Когда инструменты маркетинга позволяют восстанавливать личные связи, маршруты и цифровые привычки конкретного человека, это выглядит уже как история про массовую слежку под вполне легальной вывеской.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru