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».

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Челябинские ученые предложили систему защиты от сбоев промышленных систем

Чтобы защитить промышленные системы от атак и сбоев, коллектив исследователей из Южно-Уральского государственного университета (ЮУрГУ) предложил подход, основанный на принципах поведенческой аналитики. В основе решения лежит нейросеть Кохонена.

Результаты исследования российских специалистов опубликованы в сборнике International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM).

Разработанная в ЮУрГУ система работает в два этапа. Сначала она анализирует функционирование объекта в нормальном режиме и формирует эталонную модель. Затем переходит в режим мониторинга и оценивает поступающие данные, сравнивая их с полученной «нормой». При обнаружении значительных отклонений нейросеть подаёт сигнал о потенциально опасной ситуации.

Во время тестирования система правильно классифицировала 94% данных. Обучение нейросети заняло около 3,5 минут. Кроме того, решение успешно выявило действия, характерные для кибератак на промышленные объекты.

Разработчики планируют повысить точность модели и расширить её возможности для распознавания различных, в том числе сложных, сценариев атак.

«Ключевое преимущество нашего подхода — использование нейросети Кохонена, которая способна работать с большими массивами данных, когда показателей много и они тесно взаимосвязаны. Классические алгоритмы часто не справляются с такими объёмами и сложностью», — рассказал РИА Новости заведующий кафедрой «Защита информации» ЮУрГУ Александр Соколов.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru