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.

ИИ-браузеры не избавятся от угрозы инъекции в промпт, признали в OpenAI

OpenAI признала: инъекции в промпт — одна из самых сложных и живучих угроз для ИИ, и полностью избавиться от неё в ближайшее время не получится. Об этом компания написала в блоге, посвящённом усилению защиты своего ИИ-браузера ChatGPT Atlas.

Инъекции в промпт (prompt injection) — это атаки, при которых ИИ «подсовывают» скрытые инструкции, например в письмах или на веб-страницах, заставляя агента выполнять вредоносные действия.

По сути, это цифровой аналог социальной инженерии — только направленный не на человека, а на ИИ.

«От таких атак, как и от мошенничества в интернете, вряд ли когда-нибудь будет стопроцентная защита», — прямо заявили в OpenAI.

В компании признают, что запуск ИИ в Atlas расширил поверхность атаки. И это не теоретическая угроза: сразу после выхода браузера на рынок исследователи показали, что несколько строк текста в Google Docs могут изменить поведение ИИ-агента.

В тот же день разработчики браузера Brave опубликовали разбор, где объяснили, что косвенные промпт-инъекции — системная проблема для всех ИИ-браузеров, включая Perplexity Comet.

С этим согласны и регуляторы. В начале месяца Национальный центр кибербезопасности Великобритании предупредил, что подобный вектор атаки на генеративные ИИ нельзя устранить, и призвал сосредоточиться не на «полной защите», а на снижении рисков и ущерба.

Решение OpenAI выглядит почти символично — компания создала автоматического атакующего на базе LLM. По сути, это ИИ, обученный с помощью играть роль хакера и искать способы внедрить вредоносные инструкции в агента.

Этот «бот-взломщик» тестирует атаки в симуляции; видит, как целевой ИИ рассуждает и какие действия предпринимает; дорабатывает атаку и повторяет попытки десятки и сотни раз.

 

Такой доступ ко внутренней логике агента недоступен внешним исследователям, поэтому OpenAI рассчитывает находить уязвимости быстрее реальных злоумышленников.

«Наш автоматический атакующий способен уводить агента в сложные вредоносные сценарии, растянутые на десятки и даже сотни шагов», — отмечают в OpenAI.

По словам компании, ИИ уже обнаружил новые векторы атак, которые не выявили ни внутренние Red Team, ни внешние исследователи.

В одном из примеров OpenAI показала, как вредоносное письмо с скрытой инструкцией попадает во входящие. Когда агент позже просматривает почту, он вместо безобидного автоответа отправляет письмо об увольнении. После обновления защиты Atlas смог распознать такую атаку и предупредить пользователя.

OpenAI честно признаёт: идеального решения не существует. Ставка делается на масштабное тестирование, быстрые патчи и многоуровневую защиту — примерно о том же говорят Anthropic и Google, которые фокусируются на архитектурных и политических ограничениях для агентных систем.

При этом OpenAI рекомендует пользователям снижать риски самостоятельно:

  • не давать агенту «широкие полномочия» без чётких инструкций;
  • ограничивать доступ к почте и платёжным данным;
  • подтверждать действия вроде отправки сообщений и переводов вручную.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru