Palo Alto Networks купила DevSecOps-стартап Bridgecrew за $200 миллионов

Palo Alto Networks купила DevSecOps-стартап Bridgecrew за $200 миллионов

Palo Alto Networks купила DevSecOps-стартап Bridgecrew за $200 миллионов

ИБ-компания Palo Alto Networks близка к завершению сделки по купле-продаже израильского стартапа Bridgecrew. Как стало известно TechCrunch, новое приобретение обойдется покупателю в $200 млн, а возможно, и дороже — с учетом дополнительных платежей как гарантии роста прибыли.

По всей видимости, этот шаг Palo Alto вызван необходимостью расширения портфеля ИБ-услуг и инструментов в условиях массового переноса деловых операций в облако. Эта тенденция особенно усилилась с пришествием COVID-19, и ИТ-службам компаний приходится прилагать немало усилий для обеспечения кибербезопасности разрастающихся и фрагментированных сетей.

Компания Bridgecrew специализируется на разработке программных решений по автоматизации защиты облачной инфраструктуры предприятий. В ее штате числятся десятки сотрудников, работающих в двух офисах — израильском и калифорнийском.

Инструментами Bridgecrew пользуются такие полагающиеся на интернет бизнес-структуры, как Robinhood, BetterHelp и OneMain Financia. Согласно последнему отчету компании, за период с июля по декабрь прошлого года ее клиентура и число ежемесячных подписок выросли в три раза.

Флагманским продуктом Bridgecrew является одноименная платформа для автоматизации защиты облачных сервисов. Это решение предоставляет возможность мониторинга состояния корпоративных сетей на разных уровнях, а также автоматического решения выявленных проблем. В настоящее время его используют, к примеру, AWS и Google Cloud.

Набирает также популярность Checkov — opensource-сканер ошибок в конфигурации, на счету которого уже 1 млн загрузок. В настоящее время Checkov обеспечивает безопасность облачных инфраструктур на основе Terraform, Cloudformation, Kubernetes, шаблонов ARM и фреймворка Serverless.

У Palo Alto тоже есть ИБ-решение, ориентированное на облачные сервисы, — платформа Prisma, предназначенная для защиты контейнеров приложений. Тем не менее, один такой инструмент не способен удовлетворить растущий спрос на средства безопасности для распределенных корпоративных сетей, частично откочевавших в облако. Новое приобретение известной американской компании, видимо, продиктовано желанием сохранить свой статус на рынке актуальных ИБ-решений.    

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