Выход коммерческой версии PT Dephaze запланировали на март 2025-го

Выход коммерческой версии PT Dephaze запланировали на март 2025-го

Выход коммерческой версии PT Dephaze запланировали на март 2025-го

Positive Technologies анонсировала выход коммерческой версии PT Dephaze. Система позволяет компаниям регулярно проверять защищенность инфраструктуры и выявлять уязвимости до их эксплуатации злоумышленниками.

Опрос Positive Technologies показал, что лишь 21% компаний используют услуги по тестированию на проникновение, и только 64% из них делают это регулярно.

Основные причины отказа — нехватка бюджета (25%), опасения за бизнес-процессы (21%) и отсутствие ресурсов для анализа данных (19%).

PT Dephaze автоматизирует этот процесс, предоставляя организациям возможность контролируемого тестирования без привлечения внешних команд. Система анализирует внутреннюю инфраструктуру с учетом актуальных векторов атак и методов злоумышленников.

Пользователю достаточно установить ПО, выбрать цель проверки (информационную систему, приложение, устройство или сегмент сети) и получить отчет с результатами и рекомендациями.

Продукт использует машинное обучение для обработки данных и повышения точности анализа. Обнаруженные уязвимости приоритизируются по уровню опасности, а повторные проверки позволяют оценить эффективность исправлений.

По словам Ярослава Бабина, директора по продуктам для симуляции атак в Positive Technologies, тестирование на проникновение необходимо проводить регулярно, так как методы атак постоянно эволюционируют. В 60% компаний недостаточно защищена как внешняя, так и внутренняя инфраструктура, что делает их уязвимыми даже перед малоопытными хакерами.

Запуск PT Dephaze намечен на март 2025 года.

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