BI.ZONE запустила платформу сервисов кибербезопасности Def.Zone

BI.ZONE запустила платформу сервисов кибербезопасности Def.Zone

BI.ZONE запустила платформу сервисов кибербезопасности Def.Zone

BI.ZONE запускает бета-тестирование новой платформы облачных сервисов защиты от цифровых угроз Def.Zone. Платформа позволит клиентам автоматизировать самые трудоемкие процессы кибербезопасности и управлять набором решений через единый и простой интерфейс. При этом затраты пользователей на внедрение, поддержку и администрирование средств защиты значительно сократятся за счет применения облачных технологий.

Кибербезопасность до сих пор остается сложным аспектом для многих организаций — более 80% компаний не готовы к масштабной кибератаке. Обострившаяся ситуация с распространением COVID-19 и массовый перевод сотрудников на удаленную работу вызвали всплеск киберпреступной активности, однако многие компании не готовы увеличивать вложения в кибербезопасность и расширять штат специалистов. Def.Zone поможет сохранить эффективность бизнеса и минимизировать киберриски клиентов в этих условиях.

Def.Zone предлагает комплекс облачных решений для обеспечения кибербезопасности МСП и крупного бизнеса: от тестирования сотрудников и контроля защищенности до отражения кибератак и расследования инцидентов. Большая часть сервисов в платформе реализуется в автоматизированном режиме, однако некоторые услуги могут быть предоставлены с участием специалистов BI.ZONE и адаптированы под нужды клиента.

Для поддержки российского бизнеса BI.ZONE ранее уже открыла бесплатный доступ к ряду сервисов, представленных в Def.Zone, в рамках кампании Stay Home, которая продлится до 1 июля 2020 года. Часть решений, в том числе сканирование IT-периметра организации и проверка сотрудников на устойчивость к фишингу, останутся бесплатными и после окончания кампании.

«На российском рынке мы запускаем уникальный продукт — мультисервисную платформу с акцентом именно на облачных сервисах. В мире сложилась непростая ситуация — киберпреступность растет, векторов потенциальных атак становится все больше, а у компаний зачастую нет средств на содержание большой команды специалистов и поддержку дорогостоящих локальных решений. Def.Zone станет ответом на эти вызовы», — комментирует Антон Окошкин, технический директор BI.ZONE.

BI.ZONE приглашает всех желающих принять участие в бета-тестировании Def.Zone, которое продлится несколько месяцев. Основная цель этого периода — сделать платформу Def.Zone ещё удобнее, опираясь на обратную связь от клиентов.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru