InfoWatch Prediction 2.3 может отслеживать рабочую переписку на смартфонах

InfoWatch Prediction 2.3 может отслеживать рабочую переписку на смартфонах

InfoWatch Prediction 2.3 может отслеживать рабочую переписку на смартфонах

InfoWatch выпустила новую версию UBA-системы InfoWatch Prediction. Разработчики расширили использование технологий искусственного интеллекта. Основная цель — предоставить предиктивный анализ данных о поведении сотрудников и бизнес-процессах компании, что позволяет предотвратить до 70% киберинцидентов.

Новая система способна обнаруживать даже малейшие отклонения в поведении сотрудников, которые часто предшествуют опасным действиям. Разработчики утверждают, что это свойство системы можно сравнить с интуицией опытного специалиста по безопасности, но в то же время она может обрабатывать данные о больших коллективах (от 500 человек), что невозможно для одного сотрудника.

InfoWatch Prediction использует более 230 поведенческих параметров и автоматически создает список рисков, отсортированный по критичности, на которые следует обратить внимание. Кроме того, система предоставляет рейтинг подозрительных сотрудников, позволяя выявить специалистов с наиболее аномальным поведением. Ежедневно система анализирует около 500 событий, чтобы обеспечить точность этого рейтинга.

Новая версия Prediction 2.3 также позволяет обнаруживать аномальную активность сотрудников в корпоративной почте, включая как использование рабочих станций, так и личных устройств. Если поведение сотрудника изменилось, например, он начал чаще просматривать документы на мобильном телефоне или скачивать их на личное устройство, то система Prediction 2.3 отмечает это как аномалию, которую следует учесть службе безопасности.

Разработчики также улучшили пользовательский интерфейс системы. Всплывающие подсказки, появляющиеся при наведении курсора на рейтинг конкретного сотрудника, делают интерфейс более удобным. Во всплывающем окне показывается распределение рисков по группам, таким как «подготовка к увольнению» или «аномальный вывод информации», включая их процентное соотношение, а также список из пяти наиболее значимых паттернов подозрительного поведения конкретного сотрудника.

Например, это может быть увеличение числа опозданий на работу, увеличение неактивности в рабочее время, отправка резюме в другие компании и т. д. Также разработчик ввели цветовую дифференциацию аномалий согласно их уровню в виджете динамики, где низкий уровень отмечен зеленым цветом, средний — желтым, а высокий — красным. Это позволяет ИБ-командам легче идентифицировать аномальное поведение с высоким риском в условиях ограниченного времени.

Кроме того, была проведена оптимизация вычислительных процессов, что снизило требования к аппаратному обеспечению на 40%.

Права авторов при обучении ИИ уточнят в подзаконных актах осенью

Новый закон о поддержке развития искусственного интеллекта не отменяет Гражданский кодекс и не превращает произведения авторов в бесплатный корм для нейросетей. Об этом заявила советник президента России Елена Ямпольская. Закон, подписанный президентом 26 июля, разрешает использовать общедоступные и правомерно опубликованные материалы для обучения российских алгоритмов ИИ.

Однако правообладатель может закрыть свои работы от такой обработки техническими средствами. Бесконтрольно загружать в модели всё, до чего дотянулся парсер, нельзя.

Как именно будет работать этот механизм, пока предстоит решить. Подзаконные акты, по данным «Ведомостей», начнут появляться осенью. При их подготовке власти обещают учесть опасения творческих отраслей, представители которых предупреждали об обесценивании интеллектуальной собственности.

Эксперты тем временем предлагают несколько способов помирить нейросети с авторами. Среди них — отказ от использования произведений по требованию правообладателя, коллективное лицензирование и отчисление части прибыли ИИ-продуктов в компенсационный фонд.

В РАНХиГС считают, что разработчиков генеративных моделей стоит обязать вести закрытые реестры обучающих данных и показывать их регуляторам. Так можно будет понять, чьи произведения попали в датасет, не раскрывая коммерческую тайну.

Юрист Михаил Семенов предлагает разделять сценарии. Если модель копирует голос актёра, манеру художника или тексты конкретного писателя, потребуется прямой договор и выплаты. При массовом обучении на миллиардах материалов искать каждого автора нереально — здесь пригодился бы аналог авторского общества для ИИ.

В отрасли есть и более жёсткий взгляд: чрезмерные ограничения могут ударить и по экономике, и по культуре. Поэтому властям предстоит настроить систему так, чтобы модели не остались голодными, а авторы — с красивым обещанием вместо денег.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru