InfoWatch реализовала поддержку отечественных ОС в линейке продуктов

InfoWatch реализовала поддержку отечественных ОС в линейке продуктов

InfoWatch реализовала поддержку отечественных ОС в линейке продуктов

InfoWatch сообщила об обновлении линейки своих ИБ-продуктов, предназначенных для предотвращения утечек данных, контроля действий сотрудников и предиктивной аналитики информации. В общей сложности разработчики выпустили пять релизов.

Таким образом, специалисты представили новые аналитические инструменты, которые помогут заказчикам выявлять ИБ-риски и расследовать киберинциденты с помощью искусственного интеллекта.

Помимо этого, в InfoWatch отметили, что все продукты линейки теперь адаптированы для работы в Linux, включая отечественные и сертифицированные (другими словами, соответствуют требованиям импортозамещения).

Обновления получили следующие продукты:

  • DLP-система InfoWatch Traffic Monitor и ее модуль мониторинга действий сотрудников InfoWatch ActivityMonitor.
  • DCAP-система InfoWatch Data Discovery для контроля доступа к данным.
  • InfoWatch Vision — инструмент визуальной аналитики данных
  • UBA-система InfoWatch Prediction.

Эксперты выделили три важные доработки. Первой стал не чувствительный к смене протокола универсальный перехватчик файлов. Второй — автоматически обучаемый классификатор документов «Автолингвист», в основу которого легли технологии искусственного интеллекта. И последнее — усовершенствованные возможности управления установкой, апдейтами и правами доступа.

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