Вышла R-Vision UEBA 1.16, упрощающая обнаружение угроз и аномалий

Вышла R-Vision UEBA 1.16, упрощающая обнаружение угроз и аномалий

Вышла R-Vision UEBA 1.16, упрощающая обнаружение угроз и аномалий

Компания R-Vision выпустила новую. версию R-Vision UEBA под номером 1.16, чтобы повысить эффективность ИБ-специалистов. Разработчики расширили сценарии детектирования 15 аномалиями, добавили новый раздел «Профиль пользователя» для наблюдения за объектом, а также изменили визуализацию таймлайна, чтобы ускорить сбор артефактов при расследовании.

R-Vision внес крупные изменения в процесс работы с объектами наблюдения. Разработчик добавил в интерфейс новое окно — «Профиль пользователя», в котором ИБ-специалисты могут мгновенно получать детальную сводку по всем сессиям объекта наблюдения, анализировать их в одном окне, а также оставлять комментарии.

Кроме того, разработчик разделил хронологию событий на сессии, ограничив показ активности объекта наблюдения одними сутками. Для каждой сессии отображается широкий спектр данных о поведении пользователя за выбранный период времени: аномалии, сработавшие оповещения, учетные записи, оборудование и общий рейтинг.

Теперь в сессиях группируются однотипные события ИБ, чтобы повысить информативность таймлайна и делать его более удобным для анализа данных. Новые функции позволят специалистам быстро формировать контекст расследования и могут в 3 раза сократить время на сбор артефактов.

Команда R-Vision продолжает расширять возможности детектирования для лучшей защиты от угроз. Поэтому в новой версии R-Vision UEBA 1.16 разработчик добавил 2 новых программных эксперта — BruteForce и VPN Connections, которые расширили сценарии детектирования 15 новыми аномалиями.

Программы помогают обнаружить сценарии перебора учетных данных пользователей (BruteForce) и факт множественного подключения VPN за короткое время с учетом геолокации (VPN Connections). Теперь аналитики могут выявлять основные угрозы в автоматическом режиме.

Кроме того, в обновление R-Vision UEBA 1.16 также вошли следующие изменения:

  • у ИБ-специалистов появилась возможность создавать виджеты — листы наблюдения для точечного наблюдения за объектами. В них можно внести объекты, которые требуют дополнительного внимания, чтобы контролировать происходящие события;
  • добавлена глубокая интеграция с AD и расширенными возможностями API, благодаря которым доступна расширенная карточка объекта наблюдения;
  • усилено взаимодействие с R-Vision Endpoint для оперативного получения необходимых данных и R-Vision SOAR для передачи более детальной информации об инциденте и своевременного реагирования на него.

Помимо новых функций, R-Vision UEBA успешно прошла сертификационные испытания на соответствие требованиям к защите информации по 4-му уровню доверия Федеральной службы по техническому и экспортному контролю (ФСТЭК) России.

Теперь платформа может использоваться: в государственных информационных системах до первого класса защищенности; информационных системах персональных данных до первого уровня защищенности; автоматизированных системах управления производственными и технологическими процессами (АСУ ТП) до первого класса защищенности; на значимых объектах критической информационной инфраструктуры (КИИ) России.

«В программные эксперты R-Vision UEBA заложены лучшие практики анализа данных и эффективный объектный подход. В совокупности они позволяют в автоматическом режиме детектировать аномалии, своевременно информировать о возможных угрозах и оперативно собирать контекст для расследования», — прокомментировал Виктор Никуличев, продукт-менеджер 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