Вышел Makves DCAP 4.3 с доработанным модулем файлового аудита

Вышел Makves DCAP 4.3 с доработанным модулем файлового аудита

Вышел Makves DCAP 4.3 с доработанным модулем файлового аудита

Компания Makves (входит в группу компаний «Гарда») обновила систему аудита и управления информационными активами Makves DCAP 4.3. Релиз под номером 4.3 получил доработанный модуль файлового аудита и настройки событий и улучшенную классификацию конфиденциальных данных.

Кроме того, разработчики повысили скорость выявления киберугроз, связанных с доступом и правами пользователей. Заказчики теперь могут точнее настраивать классификацию конфиденциальных данных, а также просматривать схемы и чертежи в формате DXF.

Появилась и функциональность чтения и инспектирования меток MSIP (Microsoft Information Protection), Titus, что повышает эффективность индикации и отслеживания конфиденциального контента в документах.

Свести к минимуму риски потери критически важной информации, если пользователь хранит подозрительные зашифрованные файлы на компьютере, поможет возможность поиска и распознавания зашифрованных файлов.

Помимо этого, разработчики Makves DCAP добавили долговременный архив событий, настройку отслеживания истории изменений событий и улучшили анализ поведения пользователей.

Удобный интерфейс Makves DCAP 4.3 наглядно отображает прогресс и производительность анализа данных.

Заказчикам также стали доступны инспектирование вложенных файлов из трекера задач Atlassian Jira и разделов вики-системы Atlassian Confluence и создание отчетов по всем администрируемым объектам и Kerberos-авторизация на сетевых хранилищах.

152-ФЗ и нейросети: какие данные нельзя бездумно отдавать ChatGPT

Пока компании массово подключают ChatGPT, Claude, DeepSeek и другие LLM к работе с договорами, тикетами, CRM и корпоративной почтой, многие забывают об одной неприятной детали: вместе с документами в нейросети часто отправляются персональные данные. А значит, в игру вступает 152-ФЗ.

Пользователь Хабра под ником lnk опубликовал подробный разбор того, как российское законодательство смотрит на использование ИИ при обработке данных клиентов, сотрудников и контрагентов.

По его словам, проблема возникает гораздо раньше, чем многие думают. Персональными данными могут считаться не только ФИО, телефоны и паспортные данные, но и ИНН физлица, который сам по себе позволяет идентифицировать человека.

Даже данные из открытых источников вроде ЕГРЮЛ не перестают быть персональными данными только потому, что они опубликованы в интернете.

Автор обращает внимание, что отправка таких данных в зарубежные ИИ-сервисы автоматически поднимает вопросы трансграничной передачи данных. При этом главная проблема, по его мнению, даже не уведомления Роскомнадзора, а отсутствие договора поручения на обработку персональных данных с большинством зарубежных поставщиков LLM.

В качестве относительно безопасных вариантов он называет использование российских облачных платформ с соответствующими договорами либо развёртывание моделей в собственном контуре компании. Ещё один путь — предварительное обезличивание данных перед отправкой в модель.

Отдельно автор подчёркивает, что простая замена имён на идентификаторы вроде user_123 не всегда решает проблему. Если связь между токеном и человеком можно восстановить, такие данные всё ещё могут считаться персональными.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru