Nubes запустил услугу комплексного аудита информационной безопасности

Nubes запустил услугу комплексного аудита информационной безопасности

Nubes запустил услугу комплексного аудита информационной безопасности

Облачный провайдер НУБЕС (Nubes) представил новую услугу — комплексный аудит ИБ. В его состав входит сканирование ИТ-инфраструктуры компании на уязвимости, проверка надежности паролей учетных записей, изучение корпоративной сети на предмет некорректных настроек средств защиты, а также оценка киберграмотности пользователей в отношении фишинговых рассылок.

Комплексный аудит позволит компаниям различных сегментов и отраслей снизить риск утечек данных, устранить уязвимости в ИТ-инфраструктуре и обеспечить непрерывность бизнес-процессов. Эксперты Nubes помогут быстро оценить текущую ИБ-стратегию и выстроить более эффективную систему управления информационной безопасностью на предприятии.

Сканирование ИТ-инфраструктуры, которое проходит в рамках комплексной услуги, представляет собой анализ приложений и сервисов компании. В ходе исследования выявляются критичные для бизнеса уязвимости ПО.

Также эксперты Nubes изучают учетные записи компании. По итогу такого анализа заказчик получает список скомпрометированных и неуникальных паролей. Все они могут быть использованы злоумышленниками в атаках на компанию.

Анализ сетевой инфраструктуры подразумевает тщательное изучение настроек файрволов, межсетевых экранов нового поколения (NGFW) и других средств защиты. ИБ-инженеры Nubes оптимизируют правила и находят «‎лишние» открытые порты, которыми могут воспользоваться злоумышленники для доступа в корпоративную сеть.

Также в ходе комплексного аудита проводится учебная фишинговая рассылка. Она помогает выявить уровень киберграмотности пользователей и сфокусировать усилия на обучении персонала.

По итогам всех проверок компания получает подробный наглядный отчет. В нем указываются выявленные уязвимости и проблемы ИБ, а также рекомендации по их устранению и оптимизации настроек средств защиты.

«Новый сервис позволит компаниям быстро оценить состояние информационной безопасности в целом, а не отдельно взятого аспекта, а также приоритизировать решение проблем ИБ в условиях ограниченного бюджета, — комментирует Василий Степаненко, генеральный директор облачного провайдера Nubes. — Подобный аудит — хороший вариант для компаний, которые только задумываются о разработке стратегии в области кибербезопасности. Благодаря комплексной оценке они смогут определить вектор развития в каждом из направлений ИБ, причем без дорогостоящих пентестов и крупных начальных вложений».

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