SOC от BI.ZONE получил сертификат соответствия требованиям PCI DSS

SOC от BI.ZONE получил сертификат соответствия требованиям PCI DSS

SOC от BI.ZONE получил сертификат соответствия требованиям PCI DSS

Компания BI.ZONE получила сертификат соответствия требованиям международного стандарта по защите информации и безопасности данных в индустрии платежных карт PCI DSS v3. для своего Security Operations Centre (SOC). Аудит провела компания Card Security, первый в мире CPSA.

«Информационные системы в сегментах PCI DSS наиболее критичны для заказчиков: в них хранятся, обрабатывают или передаются платежные данные владельцев банковских карт. Такие системы представляют особый интерес для злоумышленников, и мониторинг событий безопасности в них необходим в первую очередь. Сертификат дал нам возможность расширить набор услуг для организаций финансового сектора. Например, теперь наши клиенты могут выполнить ряд требований PCI DSS в рамках аудитов на соответствие стандарту: мы закроем для них изрядную долю требований PCI DSS в части мониторинга и реагирования на инциденты кибербезопасности», — рассказал Муслим Меджлумов, директор блока управляемых сервисов BI.ZONE.

Сервисы BI.ZONE SOC решают задачи по выявлению ранних признаков кибератак и своевременному реагирование на инциденты кибербезопасности. В их составе — лучшие на рынке инструменты по управлению событиями, интегрированные в платформу оркестрации кибербезопасности собственной разработки. Весной этого года BI.ZONE SOC стал одним из первых в России коммерческих центров мониторинга и реагирования на киберугрозы, сервисы которых сертифицированы BSI по стандартам ISO 9001:2015 и ISO/IEC 27001:2013.

В 2019 году компания BI.ZONE уже получила статус авторизованного поставщика услуг сканирования PCI Approved Scanning Vendor (PCI ASV) от PCI Security Standards Council, Совета по стандартам безопасности данных индустрии платежных карт. Это позволило BI.ZONE оказывать услуги по сканированию уязвимостей IT-инфраструктуры финансовых организаций в соответствии с требованиями международного стандарта PCI DSS.

«Мы хотели бы отметить высокий индивидуальный профессионализм и техническую экспертизу коллег. В ходе реализации проекта они предлагали, а потом под нашим контролем и успешно воплощали в жизнь неординарные решения, позволяющие элегантно и эффективно решать стоящие перед нами задачи. Несмотря на то, что наша команда занимается оказанием услуг по PCI DSS с 2008 года, мы, работая бок о бок с проектной командой BI.ZONE, почерпнули для себя много нового», – поделился Александр Иванов, исполнительный директор Card Security.

Card Security — компания, специализирующаяся на оказании консалтинговых и аудиторских услуг в области безопасности. Эксперт и пионер отрасли, один из первых аудиторов по 3DS и PIN Security. Является QSA, CPSA, QPA, 3DS QSA и аккредитованным международными платежными системами аудитором безопасности.

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