Клиенты Solar Dozor получат в подарок 3 месяца бесплатного Dozor UBA

Клиенты Solar Dozor получат в подарок 3 месяца бесплатного Dozor UBA

Клиенты Solar Dozor получат в подарок 3 месяца бесплатного Dozor UBA

Компания «Ростелеком-Солар» запускает акцию для клиентов системы защиты от утечек Solar Dozor. С января 2021 года всем пользователям системы, имеющим действующую подписку на обновления, предложат бесплатную миграцию на новейшую версию Solar Dozor 7.3, релиз которой состоялся в начале декабря.

Переход на новую версию будет сопровождаться полным комплексом работ по интеграции системы в инфраструктуру заказчика со стороны вендора. В качестве подарка участники акции получат 3-месяца бесплатной эксплуатации модуля продвинутого анализа поведения пользователей Dozor UBA или любого другого функционального модуля DLP-системы Solar Dozor на выбор.

При переходе на Solar Dozor 7.3 клиенты получат целый набор преимуществ, реализованных в новой версии. Это и высокая точность распознавания критичных данных в графических форматах, которая стала возможной благодаря применению технологии глубокого обучения на основе нейронных сетей Faster RCNN. И контроль переписки пользователей в мессенджере Telegram на рабочих станциях, а также отправки файлов в облачные хранилища с помощью десктоп-приложений Яндекс.Диск и Google Drive. А полностью переработанный фильтр результатов быстрого поиска позволит оперативно находить нужные данные в уже сформированной поисковой выборке, что ускорит обнаружение утечек и расследование инцидентов.

Но главный бонус для пользователей 7.3 заключается в возможности бесплатно в течение 3-х месяцев опробовать в действии работу модуля анализа поведения пользователей Dozor UBA. Модуль позволяет автоматически выявлять в поведении сотрудников компании аномалии, которые могут свидетельствовать о ранних признаках корпоративного мошенничества, зарождении коррупционных схем, предпосылках к возникновению утечек информации и т.п. Это дает возможность службам безопасности работать с рисками превентивно, используя автоматизированные инструменты анализа.

Методы анализа модуля Dozor UBA основаны на уникальных алгоритмах класса unsupervised machine learning (обучение без учителя), не требующих предварительной настройки и адаптации системы под новые условия эксплуатации. Накопленной в течение 2-х месяцев истории активности пользователя достаточно для того, чтобы определить его устойчивое поведение и начать детектировать аномалии поведения.

А в версии 7.3 модуль Dozor UBA еще и значительно 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.

Для участия в новогодней акции Solar Dozor необходимо оставить заявку на странице до 31 января 2021 года!

38% крупных компаний делают свой ИИ, но защищать его умеют единицы

Российский бизнес всё активнее развивает собственные ИИ-сервисы, однако с их безопасностью дела обстоят заметно хуже. К такому выводу пришли эксперты К2 Кибербезопасность и «Лаборатории Касперского», опросившие специалистов более чем из 200 крупных компаний из сфер ИТ, финансов, телекоммуникаций, торговли, строительства и фармацевтики.

Исследование показало, что 38% крупных организаций уже имеют собственные команды, разрабатывающие ИИ-решения для внутренних процессов.

При этом в 75% случаев такие проекты полностью или частично не соответствуют практикам MLSecOps — подходу, который отвечает за безопасность систем искусственного интеллекта на всех этапах их жизненного цикла.

В целом компании не делают ставку на какой-то один инструмент. Более половины респондентов (59%) одновременно используют несколько типов ИИ-сервисов: отечественные и зарубежные решения, собственные разработки и продукты, созданные на заказ.

Наиболее востребованными остаются российские ИИ-сервисы — их используют 75% компаний. Зарубежные решения применяют 60% участников исследования. Такой расклад аналитики связывают с требованиями законодательства и политикой импортозамещения.

Однако внедрять ИИ бизнес научился быстрее, чем обеспечивать его безопасность. По данным исследования, лишь 18% компаний могут говорить о наличии управляемых процессов защиты собственных ИИ-разработок. Зрелые практики MLSecOps внедрены всего у 7% организаций.

Особенно тревожно выглядит другая цифра: в 60% случаев безопасность ИИ-проектов обеспечивают исключительно разработчики, без участия специалистов по информационной безопасности. Это увеличивает риск ошибок, утечек данных и появления новых уязвимостей.

Эксперты отмечают, что рынок MLSecOps пока только формируется, а многие компании ещё не понимают, как правильно защищать собственные ИИ-системы. При этом искусственный интеллект всё чаще становится частью критически важных бизнес-процессов, а значит цена ошибок будет только расти.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru