В СёрчИнформ SIEM появились автоматические реакции на инциденты ИБ

В СёрчИнформ SIEM появились автоматические реакции на инциденты ИБ

В СёрчИнформ SIEM появились автоматические реакции на инциденты ИБ

Компания «СёрчИнформ» представила обновление «СёрчИнформ SIEM» – теперь в интерфейсе системы можно настроить скрипты, которые запустят автоматическую реакцию при выявлении инцидента. В редакторе скриптов, который встроен в «СёрчИнформ SIEM», ИБ-специалист может прописать любой сценарий действий, которые SIEM запустит для устранения угрозы.

«В «СёрчИнформ SIEM» появился функционал, который нетипичен для этого класса решений. Теперь система не только выполняет базовые задачи по обработке потока событий и выявлению угроз, но и в автоматическом режиме может их устранить. Если система выявит подозрительные события, то по политикам безопасности остановит инцидент, а ИБ-специалист получит об этом уведомление. Если в ИТ-инфраструктуре заказчика происходят критичные события, то SIEM-система среагирует на них конкретным действием. Например, когда на ПК происходит массовое шифрование файлов, то SIEM может запустить реакцию антивируса (сканирование, удаление файлов или помещение зловреда в песочницу)», – прокомментировал системный аналитик «СёрчИнформ» Павел Пугач.

Обновленная функциональность «СёрчИнформ SIEM» позволяет автоматизировать действия ИБ-специалиста и облегчает выполнение монотонных задач, например, если нужно заблокировать скомпрометированную учетную запись во всех средах. Также в SIEM можно присвоить инцидентам ИБ разный уровень угроз.

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