ОС Astra Linux и DLP-система Solar Dozor 7.8 полностью совместимы

ОС Astra Linux и DLP-система Solar Dozor 7.8 полностью совместимы

ОС Astra Linux и DLP-система Solar Dozor 7.8 полностью совместимы

Эксперты ГК «Астра» и компании «Ростелеком-Солар» официально подтвердили, что DLP-решение Solar Dozor версии 7.8 корректно работает под ОС Astra Linux 1.7. Программный стек подходит для импортозамещения и может применяться в тех ИТ-инфраструктурах, где требуется надежная защита информации.

Москва, 11 января 2022 года. —ГК «Астра» и разработчик системы защиты от утечек информации (DLP) «Ростелеком-Солар» завершили серию тестов работоспособности ПО Solar Dozor 7.8 в среде ОС Astra Linux Special Edition 1.7, в том числе с установленным кумулятивным оперативным обновлением безопасности «Бюллетень № 2022-0819SE17». Результаты исследований подтвердили, что программные продукты совместимы, и решение было сертифицировано в рамках программы технологической кооперации ИТ-производителей Ready for Astra Linux (сертификат № 9647/2022).

DLP-система Solar Dozor блокирует передачу конфиденциальных документов за пределы организации, помогает выявлять признаки корпоративного мошенничества и позволяет обеспечить профилактику инцидентов безопасности. Набор ее возможностей включает контроль основных каналов утечек с помощью анализа сетевого трафика и агентов на рабочих станциях, поисковый механизм с активным режимом работы для контроля локальных и облачных хранилищ, инструменты для анализа поведения пользователей, позволяющие предупреждать инциденты и противодействовать инсайдерам, функцию территориально распределенного режима работы, ретроспективный анализ почтового архива для выявления утечек в трафике, накопленном до начала использования DLP-системы.

Среди ключевых преимуществ решения вендор выделяет простоту и удобство в использовании, высокую производительность, наличие полнофункционального агента для всех популярных платформ, включая Astra Linux, поддержку технологии VDI и фокус на человеке: система концентрируется не на движении информации, а на сотрудниках, их связях и поведении.

Solar Dozor включен в «Единый реестр российских программ для электронных вычислительных машин и баз данных» Минцифры и сертифицирован ФСТЭК России на соответствие требованиям безопасности информации по 4-му уровню доверия и технических условий ТУ 5014-003-17764670-2019. В числе пользователей решения – Сбербанк, структуры «Газпрома», органы власти и множество ведущих корпораций страны.

«Импортозамещение в этом году идет в российских организациях полным ходом. Поэтому мы видим своей задачей помочь компаниям, мигрирующим на отечественные операционные системы, сделать это максимально безопасно, обеспечив совместимость с данными ОС широкого пула решений безопасности, разрабатываемых нашей компании. Мы помогаем нашим заказчикам быстро и просто развернуть необходимую сегодня каждой организации систему защиты от утечек, теперь и в среде ОС Astra Linux Special Edition 1.7», – отмечает Алексей Кубарев, руководитель отдела развития бизнеса центра продуктов Dozor ООО «Ростелеком-Солар».

«Сейчас постоянно появляются новые киберугрозы, и многие организации сталкиваются с утечкой информации. Как и наши коллеги по отрасли, мы постоянно мониторим ситуацию с возникающими уязвимостями и возможностями для кибератак и быстро адаптируем свое ПО к меняющимся обстоятельствам. Однако, чтобы качественно защитить ИТ-инфраструктуры клиентов, вендорам необходимо не просто реализовывать какие-то собственные доработки, а объединять экспертизу и делать так, чтобы после обновления продуктовые стеки продолжали корректно и стабильно работать. Мы благодарны коллегам из «Ростелеком-Солар» за оперативное и слаженное взаимодействие в части тестирования и обеспечения совместимости софта. Эта эффективная кооперация дает нам уверенность, что наши совместные решения успешно справляются с задачей защиты ИТ-систем и данных», — комментирует Дмитрий Тараканов, руководитель департамента развития технологического сотрудничества ГК «Астра».

Positive Technologies научила ИИ замечать подозрительные сценарии в коде

Positive Technologies сообщила о разработке нейросети MOLOT, предназначенной для поиска вредоносного кода в проектах на Python, JavaScript и TypeScript. Технология уже используется в составе анализатора исходного кода PT Application Inspector версии 6.0.

В отличие от традиционных инструментов статического анализа, которые ищут опасные конструкции по заранее заданным правилам, новая модель анализирует последовательность действий, выполняемых программой.

Нейросеть оценивает не отдельные фрагменты кода, а их совокупность и пытается определить, формируют ли они подозрительный сценарий.

Проблема, которую пытаются решить разработчики, связана с так называемым намеренно внедрённым вредоносным кодом. В отличие от обычных уязвимостей, такой код не содержит ошибок, которые можно эксплуатировать извне. Он работает как легитимная часть приложения и использует те же права доступа, что и остальная программа.

 

По словам специалистов, именно поэтому многие подобные закладки остаются незамеченными при стандартных проверках безопасности.

Отдельные действия вредоносного кода сами по себе обычно не вызывают подозрений. Чтение файла, обращение к сети, шифрование данных или запуск процесса встречаются в тысячах обычных приложений. Однако если программа, например, считывает логины и пароли, кодирует их и затем отправляет на внешний сервер, такая последовательность уже может указывать на вредоносную активность.

 

Для анализа MOLOT строит цепочку действий программы — обращений к файлам, сетевых запросов, запуска процессов, использования криптографических функций и других операций. Затем эта последовательность передаётся в нейросеть, которая обучена отличать типичные сценарии работы приложений от поведения, характерного для вредоносного кода.

В компании утверждают, что тестирование проводилось на вредоносных пакетах из репозиториев PyPI и npm. По словам разработчиков, в ряде тестов модель показала более высокую точность по сравнению с существующими аналогами с открытым исходным кодом.

Одной из особенностей системы стала возможность объяснять свои выводы. Помимо самого вердикта нейросеть показывает строки кода, которые повлияли на решение. Это позволяет специалисту быстро перейти к подозрительному фрагменту и самостоятельно проверить результаты анализа.

Интерес к подобным инструментам растёт на фоне увеличения числа атак через цепочки поставок ПО, вредоносные пакеты в публичных репозиториях и распространения ИИ-инструментов для генерации программного кода.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru