На основе С-Терра VPN появилось новое решение для контроля сетевого доступа

На основе С-Терра VPN появилось новое решение для контроля сетевого доступа

На основе С-Терра VPN появилось новое решение для контроля сетевого доступа

На рынке появилось новое решение, которое поможет компаниям организовывать контролируемое защищённое подключение удалённых пользователей к корпоративной сети. Разработчики — «С-Терра СиЭсПи» и «ИТ-Экспертиза».

Решение, в основу которого легко сочетание VPN-продуктов «С-Терра СиЭсПи» и ИБ-комплекса САКУРА, способно организовать защищённый удалённый доступ с проверкой политики безопасности рабочих станций пользователей. Новая разработка реализует концепцию контроля сетевого доступа (NAC).

Как отмечают разработчики, интеграция продуктов С-Терра VPN и комплекса САКУРА позволит разрешать доступ к важной внутренней информации только с проверенных устройств. Также с помощью нового решения организации смогут оперативно реагировать на киберинциденты и проблемы в безопасности.

При этом рабочее место пользователя будет проходить проверку, по результатам которой доступ к ресурсам может быть заблокирован или возобновлён. Каждому рабочему месту присваивается уровень доверия, он может быть полным, ограниченным или категорически не соответствовать политикам.

Подчёркивается, что в новом решении сохранены все преимущества VPN-клиентов — С-Терра Клиент / С-Терра Клиент А, например интеграция с Active Directory через механизм xAuth и 2FA.

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

Челябинские ученые предложили систему защиты от сбоев промышленных систем

Чтобы защитить промышленные системы от атак и сбоев, коллектив исследователей из Южно-Уральского государственного университета (ЮУрГУ) предложил подход, основанный на принципах поведенческой аналитики. В основе решения лежит нейросеть Кохонена.

Результаты исследования российских специалистов опубликованы в сборнике International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM).

Разработанная в ЮУрГУ система работает в два этапа. Сначала она анализирует функционирование объекта в нормальном режиме и формирует эталонную модель. Затем переходит в режим мониторинга и оценивает поступающие данные, сравнивая их с полученной «нормой». При обнаружении значительных отклонений нейросеть подаёт сигнал о потенциально опасной ситуации.

Во время тестирования система правильно классифицировала 94% данных. Обучение нейросети заняло около 3,5 минут. Кроме того, решение успешно выявило действия, характерные для кибератак на промышленные объекты.

Разработчики планируют повысить точность модели и расширить её возможности для распознавания различных, в том числе сложных, сценариев атак.

«Ключевое преимущество нашего подхода — использование нейросети Кохонена, которая способна работать с большими массивами данных, когда показателей много и они тесно взаимосвязаны. Классические алгоритмы часто не справляются с такими объёмами и сложностью», — рассказал РИА Новости заведующий кафедрой «Защита информации» ЮУрГУ Александр Соколов.

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