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.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru