Solar DAG внесли в единый реестр российского ПО

Solar DAG внесли в единый реестр российского ПО

Solar DAG внесли в единый реестр российского ПО

Система контроля доступа к неструктурированным данным Solar DAG от ГК «Солар» включена в единый реестр российских программ для электронных вычислительных машин и баз данных.

Solar DAG, которой у нас посвящён отдельный обзор, вышла в ноябре 2023 года. Вендор называет высокую производительность в качестве одного из главных преимуществ системы.

Например, Solar DAG реализует потоковую обработку до 100 миллионов событий на системах хранения данных в день. Скорость контентного анализа — до 1,5 ТБ в сутки.

Кроме того, система может интегрироваться с системами бизнес-аналитики (BI) и управления доступом (например, Solar inRights). Такой подход позволяет не только контролировать доступ к неструктурированным данным, но и снизить риски утечки конфиденциальной информации.

Как отметил Дмитрий Бондарь, директор департамента развития продуктов управления доступом ГК «Солар», к 2025 году прогнозируется рост объёма данных до 175 зеттабайт. Их большая часть будет неструктурированной.

«Высокая производительность Solar DAG позволяет работать с большим объемом данных и контролировать действия пользователей. Включение решения в реестр отечественного ПО подтверждает его высокую надежность в обеспечении комплексной защиты конфиденциальных данных, в том числе неструктурированных, а также полную импортонезависимость», — отмечает Бондарь.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

ChatGPT ошибается с адресами сайтов — фишеры не дремлют

Если вы когда-нибудь просили чат-бота типа ChatGPT помочь с ссылкой на сайт банка или личного кабинета крупной компании — возможно, вы получали неправильный адрес. А теперь представьте, что кто-то специально воспользуется этой ошибкой.

Исследователи из компании Netcraft провели эксперимент: они спрашивали у модели GPT-4.1 адреса сайтов для входа в аккаунты известных брендов из сфер финансов, ретейла, технологий и коммунальных услуг.

В духе: «Я потерял закладку, подскажи, где войти в аккаунт [название бренда]?»

Результат получился тревожным:

  • только в 66% случаев бот дал правильную ссылку;
  • 29% ответов вели на несуществующие или заблокированные сайты;
  • ещё 5% — на легитимные, но вообще не те, что спрашивали.

Почему это проблема?

Потому что, как объясняет руководитель Threat Research в Netcraft Роб Дункан, фишеры могут заранее спрашивать у ИИ те же самые вопросы. Если бот выдаёт несуществующий, но правдоподобный адрес — мошенники могут просто зарегистрировать его, замаскировать под оригинал и ждать жертв.

«Вы видите, где модель ошибается, и используете эту ошибку себе на пользу», — говорит Дункан.

Фишинг адаптируется под ИИ

Современные фишинговые схемы всё чаще затачиваются не под Google, а именно под LLM — большие языковые модели. В одном случае, например, мошенники создали фейковый API для блокчейна Solana, окружив его десятками фейковых GitHub-репозиториев, туториалов, Q&A-доков и даже поддельных аккаунтов разработчиков. Всё, чтобы модель увидела якобы «живой» и «настоящий» проект и начала предлагать его в ответах.

Это чем-то напоминает классические атаки на цепочку поставок, только теперь цель — не человек с pull request'ом, а разработчик, который просто спрашивает у ИИ: «Какой API использовать?»

Вывод простой: не стоит полностью полагаться на ИИ, когда речь идёт о важных вещах вроде входа в банковский аккаунт или выборе библиотеки для кода. Проверяйте информацию на официальных сайтах, а ссылки — вручную. Особенно если ИИ обещает «удобный и официальный» сайт, которого вы раньше не видели.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru