InfoWatch Prediction 2.3 может отслеживать рабочую переписку на смартфонах

InfoWatch Prediction 2.3 может отслеживать рабочую переписку на смартфонах

InfoWatch Prediction 2.3 может отслеживать рабочую переписку на смартфонах

InfoWatch выпустила новую версию UBA-системы InfoWatch Prediction. Разработчики расширили использование технологий искусственного интеллекта. Основная цель — предоставить предиктивный анализ данных о поведении сотрудников и бизнес-процессах компании, что позволяет предотвратить до 70% киберинцидентов.

Новая система способна обнаруживать даже малейшие отклонения в поведении сотрудников, которые часто предшествуют опасным действиям. Разработчики утверждают, что это свойство системы можно сравнить с интуицией опытного специалиста по безопасности, но в то же время она может обрабатывать данные о больших коллективах (от 500 человек), что невозможно для одного сотрудника.

InfoWatch Prediction использует более 230 поведенческих параметров и автоматически создает список рисков, отсортированный по критичности, на которые следует обратить внимание. Кроме того, система предоставляет рейтинг подозрительных сотрудников, позволяя выявить специалистов с наиболее аномальным поведением. Ежедневно система анализирует около 500 событий, чтобы обеспечить точность этого рейтинга.

Новая версия Prediction 2.3 также позволяет обнаруживать аномальную активность сотрудников в корпоративной почте, включая как использование рабочих станций, так и личных устройств. Если поведение сотрудника изменилось, например, он начал чаще просматривать документы на мобильном телефоне или скачивать их на личное устройство, то система Prediction 2.3 отмечает это как аномалию, которую следует учесть службе безопасности.

Разработчики также улучшили пользовательский интерфейс системы. Всплывающие подсказки, появляющиеся при наведении курсора на рейтинг конкретного сотрудника, делают интерфейс более удобным. Во всплывающем окне показывается распределение рисков по группам, таким как «подготовка к увольнению» или «аномальный вывод информации», включая их процентное соотношение, а также список из пяти наиболее значимых паттернов подозрительного поведения конкретного сотрудника.

Например, это может быть увеличение числа опозданий на работу, увеличение неактивности в рабочее время, отправка резюме в другие компании и т. д. Также разработчик ввели цветовую дифференциацию аномалий согласно их уровню в виджете динамики, где низкий уровень отмечен зеленым цветом, средний — желтым, а высокий — красным. Это позволяет ИБ-командам легче идентифицировать аномальное поведение с высоким риском в условиях ограниченного времени.

Кроме того, была проведена оптимизация вычислительных процессов, что снизило требования к аппаратному обеспечению на 40%.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

Минпромторг прорабатывает систему кибербезопасности для автомобилей

Минпромторг заказал обоснование для внедрения в России национальной системы кибербезопасности автомобилей. Ведомство заинтересовала возможность злоумышленников вторгаться в работу систем управления автомобилями.

Как узнало издание «Газета Ру», Минпромторг РФ заказал проведение исследования, направленного на изучение инцидентов в безопасности, которые касались транспортных средств, создать методы анализа защиты программного обеспечения электронных блоков управления автомобилей и разработать для этого нормативно-правовую базу.

В 2023 году на выставке «Иннопром» в Казани была представлена облачная система безопасности подключенных транспортных средств. Ее разработчиками являлись ФГУП «НАМИ», «Лаборатория Касперского» и АО «ГЛОНАСС».

Как отметили опрошенные изданием эксперты, пока модель угроз для автотранспорта отсутствует. Нет четкого портрета злоумышленника, но при этом источники угроз весьма разнообразны.

Они могут привести к различным негативным последствиям, от активации несанкционированных платных подписок до создания аварийных ситуаций из-за вмешательства в работу различных систем автомобиля.

Автотранспорт действительно содержит уязвимые компоненты. Бортовые системы автомобилей были названы среди потенциально уязвимых приемников спутниковой навигации.

Кроме того, опасные уязвимости не так давно были найдены в информационно-развлекательном блоке Mazda Connect, эксплуатация одной из которых грозит вмешательством в работу двигателя, трансмиссии и тормозной системы.

Внедрение такой системы следует начинать на стадии проектирования автомобилей. Как предупреждают эксперты, на уже эксплуатируемые машины, по крайней мере, легковые, устанавливать довольно дорогостоящие системы может оказаться экономически нецелесообразным.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru