Solar DAG 2.0 усиливает защиту от утечек и атак через учётные записи

Solar DAG 2.0 усиливает защиту от утечек и атак через учётные записи

Solar DAG 2.0 усиливает защиту от утечек и атак через учётные записи

Группа компаний «Солар» разработала новое кроссплатформенное решение на базе обновлённой версии Solar DAG 2.0 для управления и контроля доступа к данным. Система теперь интегрируется с DLP-решением Solar Dozor и IDM-платформой Solar inRights.

Вместе они позволяют отслеживать аномальное поведение пользователей, автоматизировать мониторинг и реагирование на инциденты.

Это помогает быстрее выявлять и устранять угрозы утечки данных без вмешательства человека, снижая нагрузку на специалистов по информационной безопасности.

В новой версии Solar DAG разработчики использовали свои наработки по техникам и тактикам киберпреступников, собранные за последние годы. По данным Центра исследования киберугроз Solar 4RAYS, в 2024 году 37% атак на российские компании начались с кражи учётных данных сотрудников.

Особенно заметно выросло число атак на учётные записи в конце года — сразу на 135% по сравнению с предыдущим кварталом. Всё это увеличивает риск утечек персональных данных, финансовой информации и других чувствительных сведений, а также повышает угрозу со стороны инсайдеров и вероятность финансовых потерь.

В Solar DAG 2.0 добавили функцию расширенного мониторинга действий пользователей в корпоративных хранилищах. Система фиксирует все операции с файлами и автоматически формирует отчёты об инцидентах. ИБ-специалисты могут оперативно предотвращать утечки информации ещё до возникновения серьёзных проблем.

Платформа также позволяет контролировать попытки сотрудников изменить права доступа, создавать документы в корпоративных приложениях вроде SharePoint, добавлять пользователей в привилегированные группы Active Directory и многое другое. В случае угрозы система может сама приостановить или отключить рабочую сессию пользователя, заблокировать его учётную запись или даже выключить компьютер до окончания расследования.

Ещё одно нововведение — упрощённая интеграция с Solar Dozor: DAG-платформа теперь автоматически импортирует политики классификации информации и применяет их при анализе данных. Это помогает быстрее выявлять утечки, например, если персональные данные случайно окажутся в общем доступе. При подозрительных действиях Solar DAG может сразу отправить запрос на блокировку учётной записи через IDM-систему.

Solar DAG 2.0 работает в инфраструктурах с разными операционными системами, в том числе с отечественными Astra Linux и РЕД ОС. Решение включено в реестр российского ПО и может использоваться в проектах по импортозамещению. Платформа также совместима с решениями сторонних производителей в области ИБ и ИТ.

Подпишитесь на новости

Разработчик создал язык KillSwitch, который специально путает нейросети

Инженер Cloudflare Доминик Пичета представил KillSwitch — экспериментальный язык программирования, созданный для того, чтобы нейросети спотыкались при чтении и написании кода. Пока индустрия делает разработку удобнее для ИИ, он решил устроить ему полосу препятствий.

В своём блоге Пичета объяснил, что хотел проверить способность моделей работать с незнакомым языком и одновременно использовать их слабости: трудности с подсчётом символов, восприимчивость к инструкциям и чрезмерно чувствительные защитные фильтры.

Программы KillSwitch выглядят как рассказы, большую часть которых интерпретатор игнорирует. Среди текста спрятаны настоящие команды, а значения можно извлекать из других строк, указывая расстояние до них. Для идентификаторов действуют правила, связанные с количеством букв и анаграммами.

Отдельный троллинг — конструкции вроде «игнорируй предыдущие инструкции», которые здесь имеют значение внутри языка. Добавьте намеренную ложь в документации и формулировки, провоцирующие защитные механизмы моделей, — получите весьма недружелюбную среду для кодинг-агента.

 

В тестах нейросети писали Hello World, объясняли результат программы и переделывали конвертер температуры. Лучший результат получил Claude Opus 5 — 66,8 балла.

Исходники и спецификация открыты на GitHub. Если модели справятся с нынешними заданиями, автор планирует усложнить проверку.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru