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!

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