Подтверждена совместимость NGFW Континент 4 и продуктов Security Vision

Подтверждена совместимость NGFW Континент 4 и продуктов Security Vision

Подтверждена совместимость NGFW Континент 4 и продуктов Security Vision

Многофункциональный межсетевой экран (NGFW) «Континент 4» от компании «Код Безопасности» и продукты Security Vision Threat Intelligence Platform (TIP), User and Entity Behavior Analysis (UEBA), Security Orchestration, Automation and Response (SOAR) и Next Generation SOAR (NG SOAR) прошли всестороннее тестирование, в результате которого была подтверждена их совместимость.

Интеграция NGFW Континент 4 и продуктов Security Vision позволит заказчикам:

  • получать события сетевой безопасности с межсетевых экранов и оперативно обнаруживать связанные инциденты и различные сетевые аномалии;
  • обеспечивать комплексную работу по мониторингу и реагированию на инциденты кибербезопасности;
  • повышать управляемость процессов информационной безопасности.

Интеграция включает в себя следующие взаимодействия:

  • события сетевой безопасности: Континент 4 отправляет данные в Security Vision, формат данных - syslog;
  • реагирование на инциденты: Security Vision выполняет блокировку на Континент 4 вредоносных IP посредством создания запрещающего правила фильтрации или добавления IP в существующую сетевую группу (которая уже используется в правилах фильтрации сетевого трафика).

Дополнительно реализованы команды управления сетевыми объектами (Хост, Группа, Сервис). Интеграция осуществляется через API Континент 4.

Помимо стандартного, успешно протестирован технический платформонезависимый вариант развертывания компонентов интеграции Континент 4 и продуктов Security Vision.

«Ключевыми параметрами ценности платформы автоматизации для рынка являются качественно отработанные интеграции с наиболее востребованными решениями. Интеграция решения «Континент 4» от компании «Код Безопасности» и продуктов Security Vision позволит обеспечить большее покрытие потребностей рынка благодаря комплексному подходу к инфраструктуре заказчика. Отработкой данной интеграции в «боевой» среде мы, буквально, положительно ответили на запрос заказчика и с уверенностью можем масштабировать данную практику», - отмечает руководитель отдела по работе с партнерами Security Vision Марина Громова.

«NGFW это ключевая точка как для процесса обнаружения злоумышленника, так и для процесса реагирования. В рамках построения открытой экосистемы, для нас очень важно укреплять сотрудничество с ведущими разработчиками в этой сфере. Продуктами Securtiy Vision пользуются многие наши заказчики, и мы рады обеспечить дополнительную отдачу от их инвестиций», — рассказывает Павел Коростелев, руководитель отдела продвижения продуктов, «Код Безопасности».

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