R-Vision Endpoint теперь можно использовать как сенсор для обнаружения IoC

R-Vision Endpoint теперь можно использовать как сенсор для обнаружения IoC

R-Vision Endpoint теперь можно использовать как сенсор для обнаружения IoC

Компания R-Vision представила обновление технологии R-Vision Endpoint, обеспечивающей сбор данных, обнаружение и реагирование на конечных устройствах. Среди ключевых изменений – расширение списка интеграций с продуктами R-Vision. Также вендор усовершенствовал сбор событий с Linux-систем и добавил новые способы реагирования.

Технология R-Vision Endpoint – ключевой компонент экосистемы R-Vision EVO, который расширяет функциональные возможности других технологий и предоставляет дополнительные преимущества от их использования. Благодаря R-Vision Endpoint пользователь может проводить детализированную инвентаризацию активов, выявлять угрозы и осуществлять реагирование на инциденты непосредственно на конечных устройствах, а также автоматически проводить технический аудит всех популярных типов операционных систем на соответствие стандартам информационной безопасности.

Нововведения дают возможность использовать R-Vision Endpoint в качестве сенсора для обнаружения IoC на конечных узлах своей инфраструктуры. Теперь пользователи могут получать события не зависимо от конфигурации других систем защиты, а также от того, где расположен узел: внутри или вне периметра организации. Это стало возможным благодаря интеграции с платформой анализа информации о киберугрозах R-Vision TIP.

Кроме того, разработчик реализовал интеграцию R-Vision Endpoint с платформой автоматизации управления информационной безопасностью R-Vision SGRC, что позволяет проводить технический аудит узла на соответствие требованиям законодательства и выбранного уровня защиты. Таким образом, можно проверить корректность и оптимальность настроек операционной системы и прикладного программного обеспечения, а также удостовериться, насколько узел соответствует требованиями нормативно-правовых актов.

Еще одно важное обновление относится к улучшенному сбору событий с Linux-систем. В частности, компания R-Vision усовершенствовала технологию R-Vision Endpoint, добавив возможность централизованного управления политикой сбора событий информационной безопасности с узлов. Это особенно актуально для пользователей российских операционных систем, где настройка аудита событий информационной безопасности может быть сложной или полнота сбора данных не позволяет провести качественное расследование.

Ряд других функциональных доработок связан с расширенным количеством возможных способов реагирования, за счет чего пользователи могут отправлять файлы с узла в любую систему, поддерживающую POST/PUT HTTP интерфейс, например, в песочницу. Также вендор дополнил компонент R-Vision Endpoint опцией централизованного поиска файлов по их хеш-суммам, благодаря этому можно быстро и эффективно обнаруживать другие пострадавшие узлы и предотвращать распространение угроз в организации.

«R-Vision Endpoint - значимый инструмент при выстраивании процессов комплексной защиты в организации. Его использование дает возможность заказчикам не только быстро отреагировать на инцидент, но расширить зону видимости многих событий, происходящих в системе, включая: действия пользователей, изменения файлов, запуск процессов и многое другое. Таким образом, R-Vision Endpoint позволяет обнаруживать аномалии и потенциальные угрозы, которые могут быть пропущены другими системами безопасности. Мы уверены, что данная технология станет незаменимой для более качественного обеспечения ИБ в корпоративной среде, и продолжаем активно ее развивать как один из ключевых компонентов нашей экосистемы». – сказал Петр Куценко, менеджер продукта R-Vision Endpoint в компании R-Vision.

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