R-Vision поможет Информзащите развивать реагирование в IZ:SOC

R-Vision поможет Информзащите развивать реагирование в IZ:SOC

R-Vision поможет Информзащите развивать реагирование в IZ:SOC

Компании «Информзащита» и R-Vision сообщили о сотрудничестве, за счёт которого специалисты рассчитывают вывести центр мониторинга и реагирования на инциденты в области информационной безопасности (Security Operations Center — SOC) на новый уровень.

Как сообщили представители обеих сторон, команда IZ:SOC, сервиса компании «Информзащита», усмотрела дополнительную ценность от использования продуктов R-Vision. Специалисты уже успели протестировать решения вендора и успешно интегрировали их в сервисы IZ:SOC.

«Интеграция продуктов R-Vision позволит нам сделать более прозрачным реагирование на инциденты, что особенно смогут оценить заказчики. Помимо этого, мы ожидаем увеличение скорости реагирования и снижение потенциального ущерба от киберинцидентов», — отметили в компании «Информзащита».

Кроме того, заказчики выиграют от этого сотрудничества ещё и потому, что им станет доступна расширенная функциональность мониторинга и реагирования, а также появится возможность доступа в личный кабинет с настраиваемыми дашбордами. Это позволит в режиме онлайн наблюдать всю статистику по киберинцидентам и их обработке.

Представители компании «Информзащита» также указали на расширение сотрудничества с заказчиками за счёт всей экосистемы продуктов R-Vision.

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