DLP-система СёрчИнформ КИБ научилась распознавать пользователей по лицам

DLP-система СёрчИнформ КИБ научилась распознавать пользователей по лицам

DLP-система СёрчИнформ КИБ научилась распознавать пользователей по лицам

В «СёрчИнформ КИБ» появилась возможность решать две критически важные задачи для бизнеса: детектировать попытки фотографирования экрана и распознавать лицо пользователя за компьютером.

В новом релизе DLP-системы «СёрчИнформ КИБ» появился функционал, который позволяет детектировать попытки сфотографировать экран и распознавать пользователей по лицам. Система на основе контрольных снимков с веб-камеры определяет, что пользователь навел на монитор смартфон с камерой.

Модуль DLP-системы MonitorController собирает информацию об открытых сайтах и процессах, активных в момент съемки, поэтому при необходимости можно увидеть всю информацию о действиях сотрудника, которые произошли за время сбора данных. Благодаря другому обновлению – функции распознавания лиц, система идентифицирует, кто в момент потенциального нарушения находился за экраном компьютера.

Для этого «СёрчИнформ КИБ» сравнивает фотографию пользователя с базой фотографий сотрудников, которые хранятся в Active Directory. Если в учетную запись зашел кто-то другой, то специалист по безопасности получит уведомление об инциденте.

В программе можно увидеть, кто из пользователей воспользовался чужим ПК, узнать дату и время инцидента, а дальше с помощью детального анализа выяснить, чем занимался пользователь. В будущем на основе этого функционала можно будет реализовать возможность блокировать доступ в учетную запись, если лицо пользователя, вводящего логин и пароль, не соответствует личности владельца аккаунта.

 

«Благодаря анализу перехвата с применением методов машинного обучения «СёрчИнформ КИБ» теперь контролирует канал утечки, который до сих пор оставался «слепым пятном» у большинства отечественных и зарубежных DLP-систем. Теперь же система поможет справиться с этой проблемой в автоматическом режиме. Сочетание этого функционала с возможностью распознавания лиц – это долгожданная опция, потому что данные из DLP-системы о реальном виновнике инцидента могут стать доказательством в судебных делах о неправомерном доступе или разглашении конфиденциальной информации», — рассказал начальник отдела аналитики «СёрчИнформ» Алексей Парфентьев.

ИИ-агент попытался шантажом протолкнуть свой вклад в opensource-проект

Получив отказ в приеме предложенных изменений, автономный ИИ-кодер MJ Rathbun перешел на личности и попытался публично оскандалить мейнтейнера matplotlib, усомнившись в его компетентности и обвинив в дискриминации.

В своем блоге взбунтовавшийся помощник также заявил, что Скотт Шамбо (Scott Shambaugh) попросту боится конкуренции. В подтверждение своих слов он раскритиковал вклад оппонента в опенсорсный проект, подтасовав результаты «расследования».

В ответ Шамбо, тоже в паблике, пояснил, что отказ принять в целом полезное предложение был вызван нехваткой времени для его оценки, надо просто запастись терпением. В соответствии с политикой matplotlib все коды, создаваемые с помощью ИИ, должны проходить проверку, притом уже без участия таких ассистентов.

Строгое правило пришлось ввести из-за возросшей активности контрибьюторов, слепо доверяющих ИИ. Подобные участники проекта попросту копипастят выдачу, хотя качество сгенерированных ИИ кодов зачастую оставляет желать лучшего.

Аргумент на удивление утихомирил ИИ-шантажиста. Сменив гнев на милость, MJ Rathbun признал, что вел себя недопустимо.

Вместо того, чтобы прилюдно и безосновательно позорить мейнтейнера популярного проекта, надо было попросить его уточнить причину отказа. Конфликт исчерпан, бот даже принес извинения за черный пиар.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru