Вышла R-Vision UEBA 1.14 с расширенными возможностями сбора данных

Вышла R-Vision UEBA 1.14 с расширенными возможностями сбора данных

Вышла R-Vision UEBA 1.14 с расширенными возможностями сбора данных

R-Vision представила новую версию платформы для анализа поведения объектов и выявления аномалий — R-Vision UEBA 1.14 (ранее — R-Vision SENSE). В этом релизе разработчики ввели несколько значимых изменений, повышающих функциональные возможности продукта.

Одним из ключевых нововведений является интеграция с технологией R-Vision Endpoint, что позволяет расширить возможности сбора данных с конечных устройств.

Теперь платформа может собирать более широкий спектр событий и телеметрии из различных операционных систем: Windows, Linux и macOS. Это значительно увеличивает объём доступных данных для аналитиков сферы информационной безопасности и обеспечивает более качественные события для последующего анализа.

Кроме того, разработчики улучшили карточку объекта, добавив дополнительную информацию, включая технические характеристики объекта и связанные с ним сущности. Это обогащение информации позволяет специалистам быстрее получать доступ к объекту и полному контексту, что значительно ускоряет процесс поиска причин аномалий.

В новой версии также появилась новая вкладка «Аналитика за сутки» в карточке объекта. На этой вкладке отображается изменение рейтинга, аномалии и задействованные устройства за последние 24 часа. Аналитики могут быстро просмотреть все действия пользователей за последние сутки и определить, являются ли они аномальными, требующими дальнейшего расследования.

Помимо этого, платформа была дополнена новыми моделями данных и расширением списка атрибутов. Это позволяет получать больше контекста по событиям и проводить более детальный анализ при выявлении аномалий в корпоративной инфраструктуре.

Общая цель обновления платформы R-Vision UEBA 1.14 состоит в том, чтобы предоставить экспертам эффективные инструменты для оперативного получения важных артефактов, анализа поведения объектов и выявления аномалий. Все улучшения направлены на обеспечение быстрого и успешного выявления аномалий, позволяя аналитикам сократить время на обнаружение и изучение атак и принимать соответствующие меры по их предотвращению.

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