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.

Нейросеть с сюрпризом: AppSec.Track проверит модели из Hugging Face

ML-модель из публичного репозитория может оказаться не только умной, но и с неприятным сюрпризом внутри. AppSec Solutions добавила в платформу AppSec.Track предварительную проверку моделей из Hugging Face. По заявлению компании, это первое российское решение, которое блокирует потенциально опасные модели до их попадания на машины разработчиков и в CI.

Каждый запрошенный через корпоративный репозиторий файл автоматически отправляется в «карантин». Пока идёт сканирование, разработчик не может скачать модель, зато видит статус проверки и своё место в очереди. После анализа платформа решает, пропускать артефакт в корпоративную инфраструктуру или оставить за дверью.

Модели проверяются без запуска. AppSec.Track разбирает файлы PyTorch, TensorFlow, Keras и другие сериализованные форматы, включая вложенные архивы, и ищет код, способный выполниться при загрузке. Обнаруженным угрозам присваивается уровень критичности.

Проблема особенно актуальна для моделей в формате pickle. Они могут содержать исполняемый код, поэтому одной заражённой загрузки достаточно, чтобы злоумышленник закрепился в среде разработки. Обычный сканер зависимостей здесь способен промахнуться: зловред сидит не в пакете, а внутри самой модели.

В AppSec Solutions считают, что со временем индустрия перейдёт на безопасный формат safetensors. Но пока публичные хабы забиты pickle-файлами, доверять модели только за красивые метрики — так себе стратегия.

Второй рубеж защиты работает на этапе сборки. AppSec.Track формирует SBOM и проверяет библиотеки и зависимости по собственной базе уязвимостей. Она охватывает PyPI, npm, Maven, NuGet, CUDA, Julia и другие экосистемы. Фид можно подключить онлайн или развернуть в закрытом контуре.

Политики безопасности настраиваются один раз и затем применяются автоматически. Сама модель проходит досмотр при входе и повторно не сканируется, а её окружение контролируется при каждой сборке. Получается вполне понятный фейс-контроль: нейросеть сначала показывает, что у неё внутри, и только потом идёт работать.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru