Solar DAG теперь интегрируется с Active Directory, Linux FS, Solar inRights

Solar DAG теперь интегрируется с Active Directory, Linux FS, Solar inRights

Solar DAG теперь интегрируется с Active Directory, Linux FS, Solar inRights

В новом релизе Solar DAG 1.2 реализована интеграция с корпоративными хранилищами данных MS Active Directory, Linux FS, системой MS SharePoint и платформой Solar inRights, чтобы охватить дополнительные источники корпоративной информации.

Интеграция Solar DAG и MS SharePoint позволяет контролировать и поддерживать актуальность структуры данных в фильтрах и отчетах для широкого спектра ресурсов веб-портала SharePoint.

Таким образом реализована поддержка различных событий, связанных с группами и ресурсами, а также возможность классифицировать и отправлять данные агента MS SharePoint на контентный анализ.

Интеграция с системой Linux FS (SMB) позволяет поддерживать структуры данных в фильтрах и отчетах для различных объектов данной системы, общие ресурсы, папки и файлы. Система обеспечивает актуальность структуры данных за счет активации функции «Сканирование иерархии».

В Solar DAG 1.2 также расширена поддержка данных, поступающих из Microsoft Active Directory. Пользователи могут поддерживать актуальность событий, связанных пользователями, группами и каталогами пользователей. Система поддерживает регистрацию различных событий: создание учетной записи пользователя, удаление, включение/выключение, смена пароля, перемещение, переименование, а также широкий спектр событий для групп и каталогов пользователей.

Важным этапом в развитии экосистемы решений по управлению доступом стала интеграция Solar DAG с платформой Solar inRights. Теперь пользователям доступна функция безопасного подключения с использованием сертификата безопасности, гарантирующего защиту и конфиденциальность передачи данных между системами.

Кроме того, был разработан внешний API для предоставления доступа к данным системы Solar DAG, включая список классов данных и групп учетных записей и последующий доступ к документам, соответствующим этим классам данных. В результате ИТ и ИБ-специалисты могут централизованно получать информацию о предоставленных разрешениях к неструктурированным данным и контролировать права доступа, предотвращая возможные утечки конфиденциальной информации или нелегитимное использование.

«На рынке сформировался запрос на DCAP/DAG-решения, которые за счет интеграции с информационными системами позволяют эффективно управлять доступом к конфиденциальной и чувствительной информации, обеспечивать безопасность и экономить мощности систем хранения данных. Поэтому мы постоянно совершенствуем систему Solar DAG, чтобы соответствовать растущим потребностям наших клиентов», — отметил Михаил Никулин, руководитель направления технологий по контролю неструктурированных данных ГК «Солар».

В версии Solar DAG 1.2 также расширен список политик доступа к системе и добавлены политики для согласования действий по созданию, изменению и удалению учетных записей пользователей, изменению паролей учетных записей. В системе учтены изменения, которые позволяют настроить фильтрацию событий для определенных политик, например, добавление или исключение учетной записи из группы.

Новый раздел «Конфигурация» позволяет управлять системными параметрами, связанными со входом в систему, с установкой парольной политики, параметрами аутентификации в домене и окна приветствия. Администраторы могут настраивать блокировку сеанса в режиме бездействия, количество неудачных попыток входа, даты истечения срока действия пароля, требования к сложности пароля и другое.

В ответ на запросы клиентов система включает функцию отправки отчетов по расписанию. Пользователи могут запланировать автоматическую отправку отчетов и журнальных событий, включая отчеты о используемых и неиспользуемых ресурсах, по учетным записям и историю изменений прав доступа к объектам. График формирования каждого отчета персонализирован, чтобы более эффективно управлять процессами формирования отчетов.

В новой версии Solar DAG также изменился пользовательский интерфейс. Все действия: создание, редактирование или удаление объектов — теперь сопровождаются системными уведомлениями, подтверждающими успешное выполнение. Для улучшения функциональности были переработаны фильтры по работе с ресурсами, учетными записями, областями видимости, классами данных. Теперь доступна фильтрация по типу критичности и выбор соответствующих объектов в системе.

«Не снимайте меня»: как случайные прохожие смогут управлять видеосъёмкой

Камеры сегодня повсюду: в смартфонах, умных очках, экшн-камерах и даже в «умных» дверных звонках. Проблема в том, что в кадр регулярно попадают люди, которые вовсе не давали согласия на съёмку. Исследователи из Калифорнийского университета в Ирвайне решили проверить, можно ли это исправить и представили систему BLINDSPOT.

BLINDSPOT (PDF) — это прототип системы, которая позволяет случайным прохожим прямо сигнализировать камере о своих предпочтениях по конфиденциальности.

Без регистрации, без загрузки биометрии в облако и без привязки к личности. Всё работает локально, на устройстве.

Если человек попадает в поле зрения камеры и подаёт сигнал, система находит его лицо, отслеживает его и автоматически размывает изображение ещё до сохранения или передачи видео. Причём BLINDSPOT проверяет, что сигнал действительно исходит от того, чьё лицо находится в кадре — если «география» не сходится, команда просто игнорируется.

Прототип реализовали на обычном смартфоне Google Pixel.

Исследователи протестировали сразу три варианта, как прохожий может «договориться» с камерой:

1. Жесты руками. Самый простой вариант — провести рукой перед лицом, чтобы включить размытие, и повторить жест в обратную сторону, чтобы его отключить. Никакого дополнительного оборудования не нужно. На расстоянии до 1-2 метров система срабатывала почти безошибочно, а реакция занимала меньше 200 миллисекунд.

2. Световой маячок. Во втором сценарии человек носит с собой небольшой LED-маячок, который мигает в заданном шаблоне и передаёт цифровой сигнал камере. Такой способ работает уже на расстоянии до 10 метров в помещении, с точностью около 90% и без ложных срабатываний. Время отклика — чуть больше полсекунды.

3. UWB-метка. Третий вариант использует ultra-wideband — радиотехнологию с очень точным определением расстояния и направления. Камера и метка обмениваются короткими сигналами через Bluetooth и UWB. Этот способ оказался самым стабильным: точность часто превышала 95%, система корректно работала с несколькими людьми сразу и не давала ложных срабатываний.

 

Главный вывод исследователей — управление приватностью «со стороны прохожего» вполне реально даже на обычном смартфоне.

Как и ожидалось, есть нюансы. Во-первых, расстояние: система должна «видеть» лицо. На практике это означает максимум около 10 метров — дальше лица становятся слишком мелкими для надёжного распознавания.

Во-вторых, толпы. Когда в кадре появляется больше восьми человек, производительность падает: растёт задержка, теряются кадры. Это ограничение связано с обработкой видео на устройстве и одинаково проявляется для всех способов сигнализации.

В-третьих, условия съёмки. Яркий солнечный свет мешает световым маячкам, движение в плотной толпе снижает точность жестов. Задержка между сигналом и фактическим размытием может составлять от долей секунды до двух секунд — и в этот момент запись всё ещё идёт.

Наконец, вопрос железа. Два из трёх вариантов требуют дополнительных устройств, которые пока не являются массовыми. Поддержка таких сигналов напрямую со смартфонов — скорее идея на будущее.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru