DLP-система СёрчИнформ КИБ научилась распознавать пользователей по лицам

DLP-система СёрчИнформ КИБ научилась распознавать пользователей по лицам

DLP-система СёрчИнформ КИБ научилась распознавать пользователей по лицам

В «СёрчИнформ КИБ» появилась возможность решать две критически важные задачи для бизнеса: детектировать попытки фотографирования экрана и распознавать лицо пользователя за компьютером.

В новом релизе DLP-системы «СёрчИнформ КИБ» появился функционал, который позволяет детектировать попытки сфотографировать экран и распознавать пользователей по лицам. Система на основе контрольных снимков с веб-камеры определяет, что пользователь навел на монитор смартфон с камерой.

Модуль DLP-системы MonitorController собирает информацию об открытых сайтах и процессах, активных в момент съемки, поэтому при необходимости можно увидеть всю информацию о действиях сотрудника, которые произошли за время сбора данных. Благодаря другому обновлению – функции распознавания лиц, система идентифицирует, кто в момент потенциального нарушения находился за экраном компьютера.

Для этого «СёрчИнформ КИБ» сравнивает фотографию пользователя с базой фотографий сотрудников, которые хранятся в Active Directory. Если в учетную запись зашел кто-то другой, то специалист по безопасности получит уведомление об инциденте.

В программе можно увидеть, кто из пользователей воспользовался чужим ПК, узнать дату и время инцидента, а дальше с помощью детального анализа выяснить, чем занимался пользователь. В будущем на основе этого функционала можно будет реализовать возможность блокировать доступ в учетную запись, если лицо пользователя, вводящего логин и пароль, не соответствует личности владельца аккаунта.

 

«Благодаря анализу перехвата с применением методов машинного обучения «СёрчИнформ КИБ» теперь контролирует канал утечки, который до сих пор оставался «слепым пятном» у большинства отечественных и зарубежных DLP-систем. Теперь же система поможет справиться с этой проблемой в автоматическом режиме. Сочетание этого функционала с возможностью распознавания лиц – это долгожданная опция, потому что данные из DLP-системы о реальном виновнике инцидента могут стать доказательством в судебных делах о неправомерном доступе или разглашении конфиденциальной информации», — рассказал начальник отдела аналитики «СёрчИнформ» Алексей Парфентьев.

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

Авторы дипфейков используют автоответчики для сбора образцов голоса

Для создания голосового дипфейка злоумышленникам достаточно всего нескольких секунд записи — например, приветствия на автоответчике. На основе таких аудиофрагментов они генерируют сообщения от имени жертвы, используя их для атак на ее окружение.

Как отметил ведущий аналитик департамента Digital Risk Protection компании F6 Евгений Егоров в комментарии для «Известий», приветствия на автоответчике практически не отличаются от голосовых сообщений, оставленных в мессенджерах или записанных во время телефонных разговоров.

По его словам, мошенники активно применяют технологии подделки голоса уже около двух лет, причем для этого существуют многочисленные инструменты, не требующие специальных знаний.

Руководитель R&D-лаборатории Центра технологий кибербезопасности ГК «Солар» Максим Бузинов уточняет, что для воспроизведения тембра голоса достаточно всего трех секунд записи. Однако для создания более убедительной синтетической речи, учитывающей характерные особенности голоса и эмоциональную окраску, нужны более длинные образцы. Такие фрагменты нередко встречаются в приветствиях на автоответчиках.

Эксперт по кибербезопасности Angara Security Никита Новиков соглашается, что автоответчик может стать источником ключевых фраз, интонации и манеры речи человека. Затем мошенники используют сгенерированные сообщения в различных схемах обмана. Например, жертве могут поступать просьбы о материальной помощи от имени знакомых, а более сложные сценарии включают мошенничество с фейковыми знакомствами (FakeDate) или подделку сообщений от руководителей (FakeBoss), создавая иллюзию реального общения.

По словам Евгения Егорова, наиболее качественные голосовые дипфейки могут применяться в таргетированных атаках с использованием вишинга. Однако для этого злоумышленникам требуются более сложные и зачастую платные инструменты, позволяющие создавать реалистичный контент.

Максим Бузинов предупреждает, что современные системы детекции не всегда способны распознать качественные голосовые дипфейки. Ситуацию осложняет тот факт, что сами пользователи часто применяют технологии обработки звука, улучшающие качество их речи, что дополнительно затрудняет выявление подделок.

В связи с этим эксперты рекомендуют воздерживаться от записи собственного голоса в качестве приветствия на автоответчике и использовать стандартные варианты, предлагаемые операторами связи. При разговорах с руководителями и официальными лицами стоит уточнять, можно ли выполнить запрашиваемые действия через сайт или мобильное приложение. А при получении просьб о финансовой помощи всегда необходимо связаться с отправителем напрямую.

По прогнозам аналитиков, в 2025 году число атак с использованием дипфейков может значительно возрасти.

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