Yandex Cloud запустила сервис для умного резервного копирования данных

Yandex Cloud запустила сервис для умного резервного копирования данных

Yandex Cloud запустила сервис для умного резервного копирования данных

Облачная платформа Yandex Cloud открыла доступ к сервису Cloud Backup. С его помощью компании смогут защитить корпоративные и клиентские данные, хранящиеся в облаке, от сбоя ИТ-инфраструктуры и вредоносных программ. Он также поможет оперативнее реагировать на киберинциденты.

Cloud Backup позволяет создавать резервные копии виртуальных машин целиком и управлять расписаниями создания и удаления этих копий. Сервис работает в режиме Public Preview, доступ предоставляется бесплатно по запросу. Его можно подключить по кнопке прямо из веб-консоли облачной платформы.

Ранее клиенты Yandex Cloud могли создавать бэкапы данных только с помощью снимков дисков. В таком случае процесс резервного копирования настраивался вручную. Также пользователь продумывал, как обеспечить консистентность, то есть точность и целостность, копий данных при сохранении. В Cloud Backup создание копий происходит без участия пользователя, а консистентность обеспечивается специальной программой – агентом – внутри виртуальной машины.

«Безопасное хранение данных обеспечивает непрерывность бизнеса. Ведь любой сбой в ИТ-инфраструктуре компании может привести к мгновенному снижению прибыли, негативно отразиться на коммуникациях с клиентом и даже стать причиной остановки деятельности. Cloud Backup дополняет портфель сервисов платформы, которые помогают нашим клиентам обеспечить комплексные меры защиты данных», – рассказал Алексей Башкеев, руководитель платформы Yandex Cloud.

Cloud Backup разработан на основе решения «Кибер Бэкап Облачный» российской компании «Киберпротект». При этом все бэкапы, созданные с помощью сервиса, будут храниться в географически распределенном облачном объектном хранилище Yandex Object Storage. Как и другие сервисы платформы, Object Storage соответствует международному стандарту безопасности данных платежных карт PCI DSS (Payment Card Industry Data Security Standard) и высшему уровню защищенности персональных данных УЗ-1. Также платформа соответствует требованиям федерального закона № 152-ФЗ «О персональных данных».

Облачное резервное копирование данных становится все более популярным. По прогнозу Valuates Reports, объем мирового рынка облачного резервного копирования к концу 2026 года достигнет $4,229 млрд, среднегодовой темп роста составит 12,5%.

Сигналы Wi-Fi позволяют определять активность человека за стеной

В конце февраля в топы GitHub Trending неожиданно вырвался проект с открытым исходным кодом RuView, который раньше был известен как Wi-Fi DensePose. На первый взгляд это ещё один эксперимент на стыке ИИ и граничных вычислений, но на деле история куда интереснее и тревожнее.

RuView показывает, что обычные сигналы Wi-Fi можно использовать не только для связи, но и буквально для «чтения» происходящего в помещении.

Система умеет отслеживать движения человека, оценивать позу тела и даже фиксировать дыхание и сердечный ритм, причём без камер, без интернета и, как утверждают разработчики, даже через стены.

С технической точки зрения проект опирается на анализ Channel State Information (CSI) — данных о том, как радиоволны рассеиваются, отражаются и меняются при взаимодействии с телом человека. В отличие от примитивных метрик уровня сигнала, CSI даёт куда более детальную картину: учитываются амплитуда и фаза сигнала по множеству поднесущих. Именно это и позволяет системе замечать микроскопические изменения, возникающие, когда человек двигается, сидит, спит или просто дышит.

По данным Ruvnet, RuView построен на базе академических исследований специалистов Университета Карнеги — Меллона. Для работы системе достаточно сети из 4-6 недорогих узлов на ESP32-S3, а общий бюджет такого комплекта может составлять примерно 54 доллара. Эти сенсоры формируют радиочастотную модель помещения, а ИИ затем анализирует, как человеческое тело меняет картину распространения сигнала.

 

Разработчики заявляют, что платформа обрабатывает данные с частотой до 54 тысяч кадров в секунду благодаря оптимизированной кодовой базе на Rust. Поверх этого работает нейросеть, которая переводит изменения поля Wi-Fi в 17 ключевых точек тела — от головы и локтей до коленей и бёдер. Кроме позы, система, как утверждается, может отслеживать дыхание в диапазоне 6-30 вдохов в минуту и пульс в диапазоне 40-120 ударов в минуту.

На бумаге всё это выглядит как красивая технология для спасателей, медицины и ухода за пожилыми. И действительно, сценарии звучат гуманно: мониторинг состояния человека без камер, поиск людей в задымлённых помещениях, наблюдение за пациентами без носимых датчиков. Но у технологии есть и другая сторона, куда менее комфортная.

Эксперты по кибербезопасности уже предупреждают, что RuView открывает новую категорию рисков: скрытое физическое наблюдение, которое почти невозможно заметить. Сигналы Wi-Fi проходят через мебель, стены и перекрытия, а значит, теоретически злоумышленник может разместить недорогие модули рядом со зданием и анализировать происходящее внутри. В отличие от камер, такой способ не зависит от освещения, дыма или прямой видимости. А поскольку работа идёт на физическом уровне радиосигнала, шифрование вроде WPA3 здесь не помогает.

Отдельная проблема в том, что такая схема практически не оставляет привычных сетевых следов. Если устройство пассивно анализирует радиосреду, администраторам сложно обнаружить его стандартными средствами мониторинга. На этом фоне возникают и юридические вопросы: например, как регулировать технологию, которая не собирает изображения или прямые идентификаторы, но всё равно позволяет следить за человеком в реальном пространстве.

Среди возможных защитных мер специалисты называют рандомизацию CSI на стороне роутеров, хотя пока это скорее исследовательское направление. Более надёжным вариантом считается физическое RF-экранирование: металлические сетки, экранирующие материалы или специальные покрытия для помещений с повышенными требованиями к безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru