Makves DCAP получил детектор аномалий на основе поведенческого анализа

Makves DCAP получил детектор аномалий на основе поведенческого анализа

Makves DCAP получил детектор аномалий на основе поведенческого анализа

Российская компания Makves, занимающаяся разработкой программного обеспечения для мониторинга и аудита информационных ресурсов предприятия, сообщила о выходе новой версии системы аудита и управления информационными активами — Makves DCAP.

По словам разработчиков, они расширили функциональность системы, увеличили её производительность и улучшили пользовательский интерфейс.

Одними из важных нововведений стали многоуровневая система поиска, упрощённая навигация между объектами и возможность выявлять лишние права доступа к конфиденциальным данным.

В новом релизе появилась дополнительная точка контроля активности сотрудников в сети, а также добавился новый раздел «Риски».

В весеннем обновлении Makves DCAP к уже существующим стандартам (152-ФЗ, GDPR, PII и пр.) добавлены «Банковская тайна» и «Медицинская тайна».

Помимо этого, специалисты поработали над детектором аномалий на основе поведенческого анализа пользователей. Makves DCAP изучает поведение пользователей корпоративной сети, составляет шаблон нормального поведения сотрудника и сигнализирует, если текущая активность отклоняется от стандартной.

В основу поведенческого анализа заложен статистический метод. Makves DCAP накапливает статистику по среднему количеству событий, которые совершает пользователь в течение часа и в течение дня. Если количество событий превышает условную норму, то система отправляет уведомление оператору системы.

Подробнее о новых функциях можно почитать на сайте Makves.

Вышло Android-приложение для поиска VPN по методичке Минцифры

Разработчик под ником xtclovver выпустил проект RKNHardering — тестовое Android-приложение, которое, как утверждается, умеет искать на устройстве признаки использования VPN и прокси по логике, близкой к недавно обсуждавшейся методичке для российских ИТ-компаний.

Согласно описанию проекта, приложение написано на Kotlin и предназначено для проверки того, насколько заметен используемый сервис обхода блокировок.

Достоверно подтвердить все заявленные возможности проекта по открытым источникам пока нельзя, но сам факт появления такого инструмента хорошо ложится в текущую повестку.

RKNHardering анализирует трафик, сверяет IP-адреса с базами прокси, VPN и адресов дата-центров, а затем пытается оценить, насколько подозрительно выглядит используемое соединение.

 

Автор также отдельно поблагодарил runetfreedom за proof-of-concept, на основе которого, по его словам, была реализовано детектирование одного из сценариев обхода split tunneling (раздельное туннелирование). Сам runetfreedom действительно ведёт публичный GitHub-аккаунт, где размещает связанные с этой темой материалы.

 

Фон у этой истории понятный. В начале апреля СМИ сообщили, что Минцифры направило крупнейшим интернет-компаниям рекомендации по выявлению пользователей с включёнными VPN и при этом отдельно признало, что на iPhone такие возможности «существенно ограничены» из-за особенностей iOS.

В тех же публикациях говорилось, что внедрение механизмов поиска VPN предлагается начинать именно с мобильных устройств на Android и iOS.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru