80% увольняющихся пытаются прихватить данные компаний

80% увольняющихся пытаются прихватить данные компаний

80% увольняющихся пытаются прихватить данные компаний

Согласно статистике, полученной по итогам анализа 230 инцидентов, выявленных при пилотном внедрении DLP-системы Solar Dozor в 2024 году, 8 из 10 увольняющихся сотрудников пытаются забрать доступные им информационные активы, в том числе конфиденциальные данные.

Почти в половине случаев (38%) сотрудники, готовящиеся покинуть компанию, стремятся заполучить сведения о клиентах и партнёрах.

Как отмечают в ГК «Солар», подобные данные являются особенно востребованными и представляют повышенный интерес для конкурентов, которые стараются получить их любыми способами. Для этого нередко используются методы внедрения «своих» сотрудников либо попытки получения информации с помощью манипулятивных техник.

На втором месте по популярности находится интеллектуальная собственность, интерес к которой проявляют 22% увольняющихся сотрудников. В отдельных сегментах рынка, таких как IT, фармацевтика и другие отрасли, где ценность интеллектуальных разработок особенно велика, доля подобных попыток еще выше.

Замыкают тройку лидеров маркетинговые материалы, на которые приходится 18% случаев. Утечка этой информации также способна нанести серьёзный финансовый ущерб организации.

В 14% случаев предметом интереса являются материалы, разработка которых требует значительных трудозатрат. Это локальная нормативная база и другая документация, регулирующая внутренние бизнес-процессы компании. Владение такой информацией существенно повышает ценность сотрудника на новом месте работы.

Еще в 8% случаев сотрудники пытаются вынести любую доступную информацию, не разбирая её ценности. В ГК «Солар» отмечают, что именно данная категория представляет наибольшую угрозу, так как таким образом наружу могут попасть крайне чувствительные конфиденциальные сведения, сам факт утечки которых компания узнаёт лишь тогда, когда информация уже стала публичной.

«Если говорить о каналах вывода данных увольняющимися сотрудниками, то чаще всего используются съемные носители и файлообменные сервисы. Эти каналы позволяют выгружать большие массивы информации, включая архивы документов, конструкторскую документацию и стратегические планы. Важно не только контролировать сами каналы передачи данных, но и отслеживать аномальное поведение сотрудников, особенно в нерабочее время. Например, внезапный рост количества файловых операций или повышенный исходящий трафик в вечернее время могут свидетельствовать о попытках несанкционированного выноса информации», — пояснил Дмитрий Мешавкин, руководитель продукта Solar Dozor ГК «Солар».

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