BI.ZONE Mail Security получила ускорение в 3 раза и ИИ-анализ писем

BI.ZONE Mail Security получила ускорение в 3 раза и ИИ-анализ писем

BI.ZONE Mail Security получила ускорение в 3 раза и ИИ-анализ писем

Компания BI.ZONE представила обновление сервиса Mail Security. Теперь система работает быстрее, поддерживает интеграции с другими продуктами кибербезопасности и использует ИИ-модели для анализа писем.

Рост производительности

По данным разработчиков, ядро Mail Security стало работать втрое быстрее. На минимальной конфигурации (8 CPU / 16 GB RAM) система способна обрабатывать до 5100 писем в минуту. Это позволяет справляться даже с пиковыми нагрузками.

Также появилась возможность настраивать параметры прокси-сервера, что полезно для инфраструктур с ограниченным доступом в интернет, например при работе с BI.ZONE Threat Intelligence или анализе ссылок в письмах.

Интеграции

В продукт добавлен отдельный раздел для интеграций. Mail Security можно связать с другими системами, в том числе песочницами (Sandbox) сторонних разработчиков. Кроме того, сервис получил более тесную интеграцию с BI.ZONE Threat Intelligence: администраторы могут получать данные об индикаторах компрометации прямо в интерфейсе.

Новая функциональность

Mail Security теперь применяет ИИ-модель для выявления скрытых побуждений к действию в письмах. Модели обучаемы: пользователи и администраторы могут помечать сообщения как «спам» или «не спам», и система учитывает эти пометки.

Добавлен новый метод фильтрации, который блокирует пересылку писем с вложениями на внешние почтовые сервисы, что помогает снизить риск утечек. Также администраторы получили быстрые правила для блокировки или пропуска писем по email, домену, IP-адресу, подсети или хешу. Поддерживается загрузка списков до 10 тысяч записей.

Помимо этого, обновились механизмы greylisting, проверки DKIM/SPF, фильтрация по типам файлов и защита от петель автоответчиков и bounce-сообщений. У коробочной версии появился CLI-инсталлятор для упрощённой установки.

Интерфейс

Теперь через интерфейс можно настроить до 90% параметров системы. Доработаны дашборды и основные элементы управления, что позволяет быстрее ориентироваться в статистике.

Также улучшены функции мониторинга и журналирования: администраторы могут точнее отслеживать события и работу системы. Поддерживаются Punycode и кириллические домены.

Google научила смартфоны измерять пульс без часов и фитнес-браслетов

Google, видимо, решила, что фитнес-браслетам и умные часам пора на пенсию. Компания представила технологию, которая позволяет измерять пульс и частоту сердечных сокращений в состоянии покоя с помощью обычной фронтальной камеры смартфона.

Никаких датчиков на запястье, никаких ремешков и дополнительных устройств. Всё, что нужно, — собственное лицо.

Система получила название Passive Heart Rate Monitoring (PHRM). Работает она  любопытно: после разблокировки смартфона по лицу фронтальная камера записывает короткое восьмисекундное видео, а встроенная ИИ-модель анализирует едва заметные изменения цвета кожи, возникающие из-за кровотока.

Человеческий глаз таких изменений не видит, а вот алгоритмы машинного обучения — вполне.

 

По данным Google, точность системы оказалась неожиданно высокой. При оценке пульса в состоянии покоя результаты отличались от показателей фитнес-браслета Fitbit Charge 6 менее чем на пять ударов в минуту.

Для обучения и тестирования модели компания использовала более 350 тысяч видеозаписей почти 700 участников с разными оттенками кожи. Более того, исследователи проверяли технологию не только в лаборатории, но и в реальной жизни. Добровольцы больше недели ходили со своими смартфонами, одновременно используя Fitbit и медицинское оборудование для контроля сердечного ритма.

Результаты оказались убедительными, чтобы Google всерьёз заговорила о будущем такого подхода. Впрочем, до идеала ещё далеко. Исследователи признают, что системе пока сложнее стабильно получать данные у людей с тёмными оттенками кожи. Также на точность могут влиять разговоры, движения головы и другие обычные действия.

Есть и вопрос приватности. Всё-таки технология предполагает регулярный анализ изображения лица пользователя. В Google уверяют, что обработка может выполняться непосредственно на устройстве без передачи данных в облако.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru