Резидентные модули OCR в хостовых DLP-системах: новый уровень защиты от утечек данных::Журнал СА 9.2014
www.samag.ru
     
Поиск   
              
 www.samag.ru    Web  0 товаров , сумма 0 руб.
E-mail
Пароль  
 Запомнить меня
Регистрация | Забыли пароль?
Журнал "Системный администратор"
Журнал «БИТ»
Подписка
Архив номеров
Где купить
Наука и технологии
Авторам
Рекламодателям
Контакты
   

  Опросы
  Статьи

День сисадмина  

Учите матчасть! Или как стать системным администратором

Лето – время не только отпусков, но и хорошая возможность определиться с профессией

 Читать далее...

День сисадмина  

Живой айтишник – это всегда движение. Остановка смерти подобна

Наши авторы рассказывают о своем опыте и дают советы начинающим системным администраторам.

 Читать далее...

Виртуализация  

Рынок решений для виртуализации

По данным «Обзора российского рынка инфраструктурного ПО и перспектив его развития», сделанного

 Читать далее...

Книжная полка  

Как стать креативным и востребованным

Издательский дом «Питер» предлагает новинки компьютерной литературы, а также книги по бизнесу

 Читать далее...

Книжная полка  

От создания сайтов до разработки и реализации API

В издательстве «БХВ» недавно вышли книги, которые будут интересны системным администраторам, создателям

 Читать далее...

Разбор полетов  

Ошибок опыт трудный

Как часто мы легко повторяем, что не надо бояться совершать ошибки, мол,

 Читать далее...

Принципы проектирования  

Dependency Inversion Principle. Принцип инверсии зависимостей в разработке

Мы подошли к последнему принципу проектирования приложений из серии SOLID – Dependency

 Читать далее...

Рынок труда  

Вакансия: Администратор 1С

Администратор 1С – это специалист, который необходим любой организации, где установлены программы

 Читать далее...

Книжная полка  

Книги для профессионалов, студентов и пользователей

Книги издательства «БХВ» вышли книги для тех, кто хочет овладеть самыми востребованными

 Читать далее...

Принципы проектирования  

Interface Segregation Principle. Принцип разделения интерфейсов в проектировании приложений

Эта статья из серии «SOLID» посвящена четвертому принципу проектирования приложений – Interface

 Читать далее...

1001 и 1 книга  
19.03.2018г.
Просмотров: 10800
Комментарии: 0
Потоковая обработка данных

 Читать далее...

19.03.2018г.
Просмотров: 9045
Комментарии: 0
Релевантный поиск с использованием Elasticsearch и Solr

 Читать далее...

19.03.2018г.
Просмотров: 9095
Комментарии: 0
Конкурентное программирование на SCALA

 Читать далее...

19.03.2018г.
Просмотров: 5738
Комментарии: 0
Машинное обучение с использованием библиотеки Н2О

 Читать далее...

12.03.2018г.
Просмотров: 6435
Комментарии: 0
Особенности киберпреступлений в России: инструменты нападения и защита информации

 Читать далее...

12.03.2018г.
Просмотров: 3738
Комментарии: 0
Глубокое обучение с точки зрения практика

 Читать далее...

12.03.2018г.
Просмотров: 2733
Комментарии: 0
Изучаем pandas

 Читать далее...

12.03.2018г.
Просмотров: 3531
Комментарии: 0
Программирование на языке Rust (Цветное издание)

 Читать далее...

19.12.2017г.
Просмотров: 3522
Комментарии: 0
Глубокое обучение

 Читать далее...

19.12.2017г.
Просмотров: 6018
Комментарии: 0
Анализ социальных медиа на Python

 Читать далее...

Друзья сайта  

 Резидентные модули OCR в хостовых DLP-системах: новый уровень защиты от утечек данных

Архив номеров / 2014 / Выпуск №9 (142) / Резидентные модули OCR в хостовых DLP-системах: новый уровень защиты от утечек данных

Рубрика: Безопасность /  Продукты и решения

Сергей Вахонин СЕРГЕЙ ВАХОНИН, директор по решениям ЗАО «Смарт Лайн Инк»

Новый уровень защиты от утечек данных
Резидентные модули OCR в хостовых DLP-системах

Последние три-четыре года экосистема безопасности корпоративных ИТ, включая отрасль и рынок, переживает углубляющийся кризис, порожденный, с одной стороны, коммерциализацией киберпреступности и усилением фактора геополитизации, а с другой – замедлением идеологического и технологического развития систем защиты данных

Факторы эти усиливают друг друга, порождая кумулятивный негативный эффект, заметно нарушающий динамический баланс между угрозами корпоративной ИБ и средствами ее обеспечения – причем не в пользу последних. Удивительно, но каждый очередной год отраслевые аналитики и эксперты в области ИБ провозглашают «годом утечек данных», и это уже никому не кажется феноменальным. Вот и нынешний, 2014 год, уже стал новым абсолютным чемпионом в этой гонке, несмотря на то что «бежать» предстоит еще квартал, благодаря невиданным доселе по масштабам и последствиям утечкам данных клиентов американской розничной сети Target и ее земляка, онлайн-ритейлера eBay.

Очевидно, что инциденты, связанные с утечками данных, следует разделять на две группы – вызванные внешними атаками и «внутренние» инсайдерские утечки. Существенную часть инцидентов, связанных с внешними атаками, можно предотвратить применением средств защиты компьютеров от заражения вредоносным ПО (вирусами, троянами, APT). Для борьбы с инсайдерскими утечками из корпоративных ИС наиболее эффективными компонентами являются специализированные системы защиты – так называемые data leak prevention или DLP-системы. Они позволяют блокировать не субъект или первопричину утечки (вредоносное ПО или действия инсайдера), а непосредственно ее саму – например, отсылку конфиденциального документа по личной электронной почте или его выгрузку на сайт социальной сети. Применение DLP-систем в любом случае необходимо потому, что угрозы утечек создаются не только и не столько хакерскими атаками извне, сколько обычными работниками предприятия – невольно, по халатности или злому умыслу.

Основным «оружием» всех современных DLP-систем являются технологии контентного анализа и фильтрации, позволяющие выявлять в текстах документов, файлов, писем, вложений и прочих объектов данные, запрещенные политикой ИБ, и блокировать операции по их передаче за пределы компьютера или сети организации, будь то печать на принтере, запись на флешку, передача по Skype или почте и т.д. Именно на такие технологии производители DLP-систем делают основной акцент, усиленно развивая и совершенствуя методы контентного анализа, причем порой в ущерб фундаментальным контекстным механизмам контроля и предотвращения утечки. В качестве примеров прогрессивных технологий можно привести морфологический анализ, поддержку и развитие заготовки шаблонов регулярных выражений, детектирование комбинаций ключевых слов с поддержкой промышленных и отраслевых словарей, цифровые отпечатки документов и пр. Можно утверждать, что сегодня в целом достигнут достаточно высокий уровень надежности и эффективности детектирования и фильтрации текстового контента.

Однако до сих пор ни в одной из доступных на российском рынке DLP-систем не был достаточно надежно перекрыт такой простой и доступный даже неопытным пользователям ПК прием обхода контентной защиты, как конвертация текстовых данных в графические изображения, к которым методы анализа текстовых форматов принципиально неприменимы. Причем пользователи вовсе не обязательно конвертируют текст в графику со злым умыслом – нормальной бизнес-практикой является пересылка сканированных документов, причем как в форме графических файлов, так и после конвертации в PDF, а также в виде вложений в обычные документы MS Office или электронные сообщения.

Конечно же, этот недостаток, равно как и средство его устранения, не являются секретом. Ряд российских и зарубежных разработчиков DLP-систем уже в той или иной форме используют в своих продуктах технологии обратной конвертации графики в текст (Optical Character Recognition), интегрируя OCR-модули в DLP-системы. К сожалению, в силу обусловленных историческими причинами дороговизны и «тяжеловесности» OCR-модулей их применение в современных DLP-системах ограничено, как правило, DLP-шлюзами или DLP-серверами – то есть от утечек данных в графической форме защищается только офисная сеть и только при передаче по сетевым каналам связи. При этом исходящие коммуникации ноутбуков и лэптопов сотрудников при их работе вне пределов корпоративной сети, например, в командировке или дома, принципиально неконтролируемы OCR-модулями DLP-шлюзов. Кроме того, реализационные ограничения OCR-компонентов многих существующих DLP-систем позволяют анализировать только файлы графических форматов, но не изображения, встроенные в офисные документы. В результате остается полностью открытым такой примитивный и общедоступный канал утечки данных, как «вставить скан документа в Word и отослать по почте». Еще одним неконтролируемым сценарием утечки информации является копирование графических данных с ПК на съемные накопители или их печать на локальных принтерах, поскольку для этих типов операций перехват и пересылка проверяемой графики для анализа на DLP-сервер в реальном масштабе практически нереализуемы.

OCR-модуль DeviceLock DLP обеспечивает распознавание графических образов текста в изображениях

Именно на разработку OCR-компонента, свободного от всех перечисленных недостатков, и его интеграцию в свое DLP-решение сфокусировала усилия компания «Смарт Лайн». Уже в ближайшее время на рынке появится его новая версия DeviceLock DLP 8, исполнительные агенты которой оснащены резидентным OCR-модулем, обеспечивающим распознавание графических образов текста в изображениях, как в виде файлов графических форматов, так и встроенных в документы. При попытке передачи пользователем данных и файлов по сетевым каналам, их печати или копирования на устройства хранения DeviceLock DLP в соответствии с заданными DLP-политиками применяет OCR-технологии для анализа, детектирования и фильтрации графических образов конфиденциальных текстовых данных в сканах документов, снимках экранов и изображениях внутри офисных документов.

Важно подчеркнуть, что OCR-модуль DeviceLock DLP является резидентным, встроенным в агент, который, в свою очередь, устанавливается на всех контролируемых компьютерах и обеспечивает инспекцию и протоколирование приложений, использующих как сетевые каналы, причем независимо от используемых ими портов и способа выхода в Интернет, так и локальные периферийные устройства. Принципиальным преимуществом такой архитектуры является реализация защитных действий по блокировке и протоколированию почтовых отправлений, переписки и передачи файлов в социальных сетях и через службы мгновенных сообщений, в том числе содержащих данные в графическом формате, в момент отправки данных по сети «на лету» непосредственно на рабочем компьютере сотрудника, будь то офисная рабочая станция, лэптоп вне корпоративной сети или даже BYOD-устройство в терминальной среде. В результате работоспособность DLP-системы DeviceLock в целом и OCR-компонента в частности никак не зависит от доступности корпоративной сети или подключения к серверам, что позволяет службам ИБ обеспечить безопасность почтовых коммуникаций сотрудников даже в условиях, когда их бизнес-функции требуют мобильности.

Другой пример практического использования резидентного OCR-модуля и архитектурных особенностей DeviceLock DLP – контроль данных, в том числе в графическом формате, в распределенной корпоративной среде, когда организация располагает широкой сетью филиалов и подразделений, что делает нерациональным использование DLP-серверов в массе либо в силу малочисленности филиалов, либо вследствие недостаточной пропускной способности сети передачи данных. К примеру, DeviceLock DLP 8 можно применить для защиты от утечек экзаменационных материалов ЕГЭ, распространяемых в графической форме и используемых в тысячах образовательных учреждений, зачастую не имеющих достаточно «быстрых» каналов связи для «внешнего» анализа данных на DLP-серверах.

OCR-технологии, применяемые в агентах DeviceLock для защиты обычных и виртуальных рабочих сред, позволяют как уменьшить информационные риски, так и обеспечить неукоснительное исполнение сотрудниками политик безопасности внутри и за пределами компании. Помимо DLP-агентов, OCR-технологии используются в новом компоненте комплекса – DeviceLock Discovery, предназначенном для сканирования компьютеров пользователей, сетевых каталогов и систем хранения данных в целях выявления и устранения нарушений политик безопасного хранения данных.

Релиз-кандидат DeviceLock DLP 8 уже доступен для ознакомления на веб-сайте www.devicelock.com.


Комментарии отсутствуют

Добавить комментарий

Комментарии могут оставлять только зарегистрированные пользователи

               Copyright © Системный администратор

Яндекс.Метрика
Tel.: (499) 277-12-41
Fax: (499) 277-12-45
E-mail: sa@samag.ru