Вышел Solar Dozor 7.3 с уникальной технологией защиты критичных данных

Вышел Solar Dozor 7.3 с уникальной технологией защиты критичных данных

Компания «Ростелеком-Солар» обновила свою флагманскую DLP-систему Solar Dozor до версии 7.3. В обновлении представлена уникальная для решений данного класса технология глубокого обучения на основе нейронных сетей Faster RCNN. Она позволяет максимально эффективно контролировать передачу критичных данных в графических форматах – изображениях, сканированных копиях, фотографиях и т.п. Кроме того, важным шагом стала реализация в Solar Dozor 7.3 контроля переписки сотрудников в desktop-версии мессенджера Telegram.

Наиболее значимым изменением в Solar Dozor 7.3 стало появление нового инструмента политики безопасности «Графический шаблон», который контролирует передачу критичных данных в графических форматах. С помощью этого инструмента DLP-система с высокой точностью распознает в изображениях такие объекты, как паспортные данные граждан РФ, печати организаций, лицевую и оборотную стороны платежных карт.

Для распознавания графических объектов в решении используется специализированная технология глубокого обучения на основе нейронных сетей Faster RCNN (region-based convolutional neural networks). Скорость работы технологии практически не зависит от размера изображения. Объекты распознаются с учетом различных деформаций – растяжения, поворота, наложения на другие объекты, а также при полном отсутствии текстовой составляющей. Возможности Faster RCNN по эффективности распознавания конфиденциальных данных в графических объектах значительно превосходят традиционно применяемые в DLP-системах технологии OCR, детектирования печатей и прочие.

«Утечки конфиденциальных данных в различных графических форматах – сканах документов, изображениях и т.п. – весьма распространенное явление. В графическом виде часто утекают паспортные данные граждан, данные банковских карт, имеющие высокую ликвидность на черном рынке. В то же время используемые во многих DLP-системах классические инструменты выявления конфиденциальной информации в «графике», вроде технологий OCR, детекторов печатей, паспортов и тому подобных, до сих пор решали эту задачу с переменным успехом. Их эффективность сильно зависит от качества анализируемого изображения и серьезно снижается, если пересылается искаженный объект – растянутый, искривленный, в низком разрешении и т.п. Впервые примененная нами технология глубокого обучения на основе нейронных сетей Faster RCNN способна успешно и быстро выявить попытки слива критичных данных даже в сильно деформированных объектах», – отметила директор Центра продуктов Solar Dozor компании «Ростелеком-Солар» Галина Рябова.

Новая версия Solar Dozor 7.3 сделала большой шаг вперед и в направлении расширения списка контролируемых каналов передачи данных. Теперь с помощью модуля Dozor Endpoint Agent, установленного на рабочих станциях корпоративной сети, можно контролировать переписку сотрудников в desktop-версии мессенджера Telegram и отправку файлов в облачные хранилища с помощью desktop-приложений Яндекс.Диск и Google Drive. Кроме того, в новой версии появились механизмы, которые позволяют распознавать в сообщениях и именах файлов текст, написанный транслитом и (или) содержащий опечатки, и преобразовывать его в корректный текст. Таким образом специалисты по безопасности смогут контролировать передачу текста, который намеренно или случайно был искажен с помощью транслита и (или) опечаток.

Ряд важных изменений был сделан и в одном из ключевых модулей системы – Dozor UBA. Модуль анализа поведения пользователей в версии 7.3 расширил свою функциональность, позволяющую минимизировать риск утечки данных при увольнении сотрудников. Для этого в интерфейсе системы в разделе «Анализ поведения» появился виджет «Признаки увольнения». Кликнув на виджет, офицер безопасности мгновенно получает список сотрудников, в поведении которых присутствуют признаки подготовки к увольнению.

Критерии, по которым система выявляет работников, готовящихся к увольнению, были сформированы в результате практических исследований и наблюдений за поведением уходящих из компаний сотрудников. К таким критериям относится постепенное падение внешней и внутренней активности, оптимизация или сокращение сотрудником рабочего графика, появление новых уникальных контактов в коммуникациях, передача нехарактерных для сотрудника информационных активов и ряд других.

Также в Dozor UBA добавлены новые классы аномалий поведения «Новый неизвестный контакт» и «Новый информационный объект», используемые в том числе и при выявлении увольняющихся сотрудников. Например, эти аномалии будут зафиксированы в поведении сотрудника, который вдруг начал собирать не имеющие отношения к его работе документы компании и пересылать их на неизвестную системе электронную почту. Такое поведение встречается среди сотрудников, принявших решение уйти из компании и решивших повысить свою привлекательность на рынке труда за счет бывшего работодателя.

Для повышения удобства использования системы в Solar Dozor 7.3 был полностью переработан и дополнен новыми критериями фильтр результатов быстрого поиска. Теперь он доступен по нажатию кнопки в отдельном окне, где критерии фильтрации сгруппированы так, чтобы офицер безопасности мог применить к конкретной поисковой выборке критерии из одной или сразу из нескольких групп.

 

Новый фильтр помогает быстро находить нужные данные в уже сформированной поисковой выборке, что сэкономит время на обнаружение утечек и расследование инцидентов.

Кроме того, модуль Dozor Endpoint Agent в новой версии DLP-системы собирает диагностическую информацию с рабочих станций корпоративной сети, что позволяет существенно сократить время на разбор и устранение проблем и сбоев в работе агента на конечных точках.

Anti-Malware TelegramПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

VIP Games неумышленно слила в Сеть данные десятков тысяч геймеров

Персональные данные 66 тыс. пользователей VIPGames.com оказались в открытом доступе из-за неправильной конфигурации облачного хранилища, используемого операторами игрового сервиса.

Социальная онлайн-платформа VIPGames.com располагает обширной коллекцией настольных и карточных игр. Ее ежедневно посещают более 20 тыс. геймеров, используя десктоп или мобильное приложение. О популярности сервиса свидетельствует также большое число загрузок Android-клиента VIP Games из Google Play — свыше 100 тысяч.

Незащищенный сервер с 30 Гбайт конфиденциальных данных обнаружили участники исследовательского проекта WizCase. Эта база содержала 23 млн записей с информацией о десятках тысяч завсегдатаев VIPGames.com — такой как имя пользователя, email, тип устройства, IP-адрес, хеш пароля, ID Facebook, Twitter или Google; детали внутриигровых транзакций, размеры ставок и даже причины, по которым геймеру был заблокирован доступ (обычно это жульничество или нарушение социальных норм поведения).

В случае злого умысла эта информация позволяет совершать мошеннические действия, шантажировать жертву, скомпрометировать пароль, осуществить кражу личности (identity theft), провести фишинговую или вредоносную атаку. Стоит также отметить, что игровые сервисы издавна подвергаются многочисленным атакам; на них нападают не только хакеры, но также конкуренты и даже рассерженные или завистливые игроки.

Слив ПДн на VIPGames.com — неприятное событие, но такие инциденты, к сожалению, стали привычными. Так, две недели назад вскрылась масштабная утечка у китайского сервис-провайдера Socialarks, которая тоже произошла из-за халатного отношения к защите пользовательских данных.

Anti-Malware TelegramПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru