В R-Vision VM добавили комплаенс-сканирование для аудита ИТ-безопасности

В R-Vision VM добавили комплаенс-сканирование для аудита ИТ-безопасности

В R-Vision VM добавили комплаенс-сканирование для аудита ИТ-безопасности

Компания R-Vision представила в R-Vision VM новый режим комплаенс-сканирования. Этот инструмент предназначен для автоматизированного аудита ИТ-инфраструктуры на соответствие требованиям информационной безопасности. Новая функция позволит сократить трудозатраты на ручные проверки и повысить точность контроля за соблюдением стандартов.

Несмотря на развитие технологий, многие компании продолжают использовать ручные проверки, что требует значительных ресурсов и повышает вероятность ошибок.

Автоматизированное комплаенс-сканирование в R-Vision VM упрощает этот процесс, что особенно важно для организаций, работающих в регулируемых отраслях. Например, финансовые учреждения, медицинские организации, предприятия промышленности и государственные структуры должны соответствовать требованиям Банка России, ФСТЭК России и других регуляторов.

Новый режим в R-Vision VM предлагает несколько ключевых инструментов:

  • Автоматизированный аудит соответствия — сокращает время проверки, снижает операционные затраты и минимизирует ошибки, вызванные человеческим фактором.
  • Гибкая настройка проверок — позволяет загружать собственные шаблоны для соответствия корпоративным стандартам безопасности.
  • Детализированная аналитика — выявляет потенциальные несоответствия и предлагает корректирующие меры.
  • Процессный подход — автоматизирует процесс управления выявленными нарушениями.

Система поддерживает аудит различных элементов ИТ-инфраструктуры:

  • Операционные системы: Windows Server, Windows Desktop, macOS, а также дистрибутивы Linux (Red Hat, Ubuntu, Debian и др.).
  • Программное обеспечение: Microsoft Exchange, Apache Tomcat и другие критически важные сервисы.
  • Системы управления базами данных (СУБД): Oracle, Microsoft SQL Server и другие. Позволяет выявлять ошибки в настройках обработки и хранения данных.
  • Сетевое оборудование: решения от Cisco, Check Point и других производителей. Помогает обнаруживать конфигурационные уязвимости, которые могут представлять угрозу безопасности.

Андрей Селиванов, продакт-менеджер R-Vision VM, отметил:

«Соблюдение требований безопасности — важная задача для бизнеса. R-Vision VM предоставляет инструмент для автоматизированных проверок на основе международных стандартов. Кроме того, система позволяет создавать собственные проверки, выявлять несоответствия и выстраивать процесс комплаенс-контроля, что значительно упрощает аудит и повышает уровень защиты».

Благодаря такому комплексному подходу комплаенс-сканирование в R-Vision VM охватывает ключевые элементы ИТ-инфраструктуры, помогая компаниям своевременно выявлять и устранять потенциальные риски.

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