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!

Исследователи взломали защиту Apple Intelligence через инъекцию промпта

Исследователи рассказали о недавно пропатченной уязвимости в Apple Intelligence, которая позволяла обходить встроенные ограничения и заставлять локальную языковую модель выполнять действия по сценарию атакующего.

Подробности атаки описаны сразу в двух публикациях. По словам авторов исследования, им удалось объединить две техники атаки и через инъекцию промпта добиться выполнения вредоносных инструкций на устройстве.

Как объясняют специалисты, запрос пользователя сначала проходит через входной фильтр, который должен отсекать опасный контент. Если всё выглядит безопасно, запрос отправляется в саму модель, а затем уже готовый ответ проверяет выходной фильтр. Если система замечает что-то подозрительное, вызов API просто завершается с ошибкой.

Чтобы обойти эту схему, исследователи собрали эксплойт из двух частей. Сначала они использовали строку с вредоносным содержимым в перевёрнутом виде и добавляли Unicode-символ RIGHT-TO-LEFT OVERRIDE. За счёт этого на экране текст отображался нормально, а вот в «сыром» виде для фильтров оставался перевёрнутым. Это помогало пройти проверку на входе и выходе.

 

Второй частью цепочки стала техника Neural Exec. По сути, это способ подменить или переопределить исходные инструкции модели так, чтобы она начала следовать уже командам атакующего, а не базовым системным ограничениям.

В итоге первая техника позволяла обмануть фильтры, а вторая — заставляла модель вести себя не так, как задумано. Для проверки исследователи прогнали 100 случайных сценариев, комбинируя системные промпты, вредоносные строки и внешне безобидные тексты, например фрагменты из статей Wikipedia. В этих тестах успешность атаки составила 76%.

О проблеме Apple уведомили ещё в октябре 2025 года. С тех пор компания усилила защитные механизмы, а патчи вошли в состав iOS 26.4 и macOS 26.4.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru