NGR Softlab дополнил платформу Dataplan модулем Role Mining Application

NGR Softlab дополнил платформу Dataplan модулем Role Mining Application

NGR Softlab дополнил платформу Dataplan модулем Role Mining Application

Российский разработчик решений по информационной безопасности NGR Softlab в составе аналитической платформы Dataplan выпустил модуль Role Mining Application, который реализует функции майнинга (генерации) модели управления доступом на основе ролей (RBAC).

Role Mining Application — модуль оценки текущего состояния системы разграничения прав доступа. Предназначен для актуализации правил разграничения доступа, автоматической генерации и оптимизации ролевой модели, что позволяет снизить риски утечки данных.

Модуль проанализирует Active Directory и оценит ее состояние по ряду качественных метрик, определит состав групп безопасности и выдаст рекомендации по улучшению текущей системы разграничения доступа. С помощью алгоритмов машинного обучения выявит группы безопасности и пользователей с наивысшими уровнями риска, а также сформирует проект модели разграничения доступа на основе ролей.

Модуль Role Mining Application поможет ИБ-специалистам выявить пользователей с аномальными правами доступа и группы безопасности с низкой эффективностью, сократить время предоставления прав доступа для новых сотрудников или при перемещении существующих на новую должность (роль), показать объективную картину доступа к ресурсам, а также помочь в аудите перед внедрением систем управления доступом.

«Управление доступом одна из важнейших задач информационной безопасности. Неактуальные права доступа к информационным системам могут предоставить возможность нелегитимного доступа к конфиденциальной информации и спровоцировать существенные риски для бизнеса, — отмечает Дмитрий Пудов, генеральный директор NGR Softlab. — Мы последовательно расширяем возможности платформы, предоставляя аналитические решения задач информационной безопасности в наиболее востребованных областях, чтобы обеспечить заказчикам защиту от актуальных угроз. Role Mining Application — модуль расширения для аналитической платформы Dataplan, который позволяет ответственным подразделениям заказчика повысить качество управления доступом на основе ролей».

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

Почти каждый россиянин сталкивался с онлайн-мошенничеством

Сбер и Rambler&Co опубликовали результаты масштабного опроса, в котором приняли участие 156 тыс. россиян. Согласно данным исследования, с онлайн-мошенничеством сталкивались 96% респондентов. Чаще всего участники упоминали телефонное мошенничество (51%), попытки атак через мессенджеры (25%) и электронную почту (15%).

Опрос был приурочен к конференции AI Journey («Путешествие в мир искусственного интеллекта»), которая традиционно проходит в конце ноября. Исследование проводилось в онлайн-формате на ресурсах Rambler&Co.

По данным опроса, 96% участников сталкивались с теми или иными проявлениями онлайн-мошенничества. Помимо звонков и сообщений с вредоносными ссылками, 3% респондентов сообщали о встречах с поддельными приложениями.

Каждый пятый опрошенный (21%) отмечает, что сталкивался с атаками на компании, где он работает или работал ранее. Ещё 6% говорили о кибератаках на организации, услугами которых они пользуются. Треть респондентов узнавала о подобных инцидентах из СМИ и социальных сетей. Среди наиболее серьёзных последствий россияне называют утечки данных (25%) и остановку ключевых бизнес-процессов (19%).

При этом участники опроса слабо осведомлены о том, какие средства защиты применяются в их компаниях. Половина респондентов призналась, что не знает, какие технологии киберзащиты используются работодателем.

Непосредственно пострадали от мошенничества сравнительно немногие. По словам 85% опрошенных, злоумышленникам не удалось похитить у них деньги или имущество. Однако 3% признались, что переводили средства мошенникам онлайн, ещё 1% — передавали наличные через курьеров. Кроме того, 3% загружали вредоносные файлы, 2% вводили платёжные данные на фишинговых сайтах, а 6% потеряли деньги другими способами.

Среди наиболее распространённых средств защиты участники выделяют определители номера (38%) и антивирусные программы (24%). Треть респондентов возлагает большие надежды на новые инструменты на базе искусственного интеллекта. Ещё треть видит основное преимущество ИИ в автоматическом предотвращении мошеннических действий.

Около 30% ожидают появления новых защитных технологий, прежде всего направленных на выявление фишинга. 22% рассчитывают, что интеллектуальные алгоритмы ускорят обнаружение мошеннических схем, а 12% верят, что ИИ поможет эффективнее расследовать такие преступления.

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