Эксперты создали систему видеоаналитики Privid с упором на приватность

Эксперты создали систему видеоаналитики Privid с упором на приватность

Эксперты создали систему видеоаналитики Privid с упором на приватность

В Массачусетском технологическом институте создали аналитическую систему обработки видеоданных, позволяющую поддерживать общественный порядок без навязчивой слежки. Продукт, получивший имя Privid, также помогает снизить риски в отношении злоупотреблений и утечки частных данных.

Подобную систему, по словам авторов проекта, можно использовать для мониторинга плотности транспортных и пеших потоков на дорогах, сбора статистики по ношению масок, оценки поведения покупателей в магазинах. К сожалению, в таких случаях приватность объектов наблюдения часто упускается из виду, в лучшем случае лица людей скрываются с помощью мозаики или дополнительного непрозрачного слоя.

Такой метод имеет свои недостатки: выявить соотношение театралов в масках и без, например, становится невозможным, к тому же система может ошибиться и оставить лицо неразмытым. Исследователей из MIT такое положение дел не устроило, поэтому они решили поискать альтернативу, способную гарантировать большую степень конфиденциальности материалам, получаемым с камер видеонаблюдения.

Система Privid построена на принципах дифференциальной приватности — методики, позволяющей собирать и расшаривать статистические данные без раскрытия информации, идентифицирующей личность (PII). Чтобы предотвратить деанонимизацию и утечки, продукт добавляет на выходе случайные данные в видеоматериалы. Этого шума совсем немного — ровно столько, сколько требуется для сохранения анонимности, в противном случае информация станет бесполезной.

Разработчики также предусмотрели дополнительный элемент случайности. Целевое видео разбивается на фрагменты одинаковой длительности, которые обрабатываются по отдельности, без вывода промежуточных результатов, а затем вновь соединяются.

Созданную в стенах MIT систему видеоаналитики можно использовать вместе с вошедшими в обиход глубокими нейросетями. Тестирование Privid на разных наборах данных и в различных сценариях показало точность на уровне 79-99% в сравнении с аналогами, не учитывающими приватность.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

В Гарда Deception добавили MiTM-детектор и улучшили работу в филиалах

Компания «Гарда» выпустила обновление своей системы обмана «Гарда Deception». Новая версия предназначена для того, чтобы уменьшить нагрузку на ИТ-подразделения и повысить устойчивость инфраструктуры, а также упростить выявление действий злоумышленников в сетях заказчиков.

Буквально на днях мы обозревали версию Гарда Deception 2.1. Рассказали о ключевых функциональных возможностях, архитектуре, системных требованиях и кейсах использования системы.

Централизованное управление приманками через AD

Главное изменение — поддержка безагентного метода доставки и обновления приманок через групповые политики Microsoft Active Directory (AD GPO).

Это значит, что теперь ИБ-специалисты могут централизованно распространять и обновлять приманки, не вмешиваясь в работу сотрудников. Все обновления выполняются по расписанию и в скрытом режиме, что снижает влияние на пользовательские станции и делает сеть более стабильной.

Новый MiTM-детектор для LLMNR

Чтобы повысить точность выявления атак, в систему добавлен детектор атак на протокол LLMNR. Он способен фиксировать попытки Man-in-the-Middle в широковещательных протоколах, что позволяет отлавливать больше тактик, используемых злоумышленниками на ранних этапах проникновения.

Поддержка распределённых сетей

Для компаний с филиальной структурой появился модуль «Филиал/Branch». Он позволяет ловушкам работать автономно, даже если связь с центральным узлом временно пропадает — мониторинг при этом остаётся непрерывным. Такой режим особенно актуален для организаций с удалёнными офисами и производственными объектами.

Быстрее разбирать инциденты

Теперь события безопасности можно связывать с техниками MITRE ATT&CK прямо внутри «Гарда Deception». Это ускоряет анализ и помогает аналитикам быстрее понимать, какой сценарий атаки разворачивается и какие действия предпринимает злоумышленник.

Более реалистичные ложные персоны

Обновление добавило и новые возможности по созданию фейковых учётных записей. Можно загружать данные из CSV — например, списки отключённых сотрудников — а также использовать регулярные выражения для генерации идентификаторов и добавлять отчества. Чем реалистичнее приманка, тем выше шанс, что злоумышленник взаимодействует именно с ней, а не с реальными активами.

Руководитель продукта «Гарда Deception» Екатерина Харитонова отмечает, что новые функции направлены на повышение точности обнаружения атак и автоматизацию рутинных операций, чтобы сократить нагрузку на команды ИБ и упростить анализ угроз.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru