|
|
 |
|
|
 |
Модель учёных Пермского Политеха поможет предприятиям противостоять киберпреступникам
По данным МВД России, в нашей стране каждое третье преступление совершается с использованием информационно-телекоммуникационных технологий. Жертвами киберпреступников становятся не только люди, но и целые компании, где чаще всего используют корпоративную ИТ-инфраструктуру. Мошенники могут предпринимать попытки дистанционного внедрения в корпоративные сети компаний через отправку пользователям этих организаций файлов с вредоносным содержимым, которые могут быть замаскированы с целью усложнения их распознавания современным антивирусным программным обеспечением. Поэтому важно иметь средства для борьбы с такими преступлениями, особенно когда речь идёт о крупнейших технологических предприятиях. Учёные Пермского Политеха разработали модель оценки заражённости файлов, передаваемых в корпоративных сетях, которая поможет компаниям противостоять киберпреступникам. Разработка проведена в рамках программы стратегического академического лидерства «Приоритет 2030».
Статья с результатами исследования опубликована в информационно-методическом журнале «Инсайд». В разработке также принимали участие учёные из Тамбовского государственного технического университета.
Одним из основных векторов успешно реализованных атак на производственные предприятия и компании различных сфер деятельности являются зараженные файлы, полученные вместе с электронными письмами, сообщениями мессенджеров и из иных источников. Уже существует, так называемая, эшелонированная оборона корпоративных сетей, которая может состоять из каскада антивирусных программ, различных методов аутентификации и идентификации и прочих механизмов безопасности, но такая структура значительно усложняет поиск вредоносного контента.
- Применение эшелонированной обороны из множества механизмов безопасности, например, более одного антивирусного продукта и онлайн сервисов анализа подозрительных файлов, усложняет принятие решения о его зараженности, а также создаёт предпосылки для ложных срабатываний. Наша модель предполагает повышение качества обнаружения вредоносного контента. Кроме того, время обработки тех же подозрительных сообщений не будут увеличены, - рассказывает заведующий кафедрой автоматизации технологических процессов Березниковского филиала Пермского Политеха, доктор технических наук, профессор Андрей Затонский.
Для решения задачи политехники создали архитектурное решение информационно-коммуникационных технологий, которое подразумевает применение различных механизмов извлечения файлов, передаваемых в результате информационного обмена. Далее учёные предлагают использовать 2 варианта для анализа и выявления нежелательного контента. Для документов, не содержащих конфиденциальной информации, они рекомендуют использовать онлайн-сервисы по их изучению. Для файлов содержащих коммерческую тайну предлагается применять локальные хранилища данных, а их анализ проводить собственной инфраструктурой в виде кластера виртуальных машин с установленным различным антивирусным программным обеспечением. После изучения файлов специальная модель, созданная учёными, оценивает степень зараженности файлов, а затем принимает решение, как с ними поступить.
- Исходя из результатов анализа предложенного решения, мы отметили, что его использование на 14 % снижает риск получения зараженных файлов. Кроме того, модель снижает вероятность ложных срабатываний. При этом время обработки данных не увеличивается, поскольку в решении используются типовые механизмы. Само решение о зараженности файлов принимается в соответствии с классом, который им присваивает модель, - делится Евгений Митюков, кандидат технических наук ПНИПУ.
Благодаря технологии, созданной учёными Пермского Политеха, компании смогут минимизировать риски по проникновению киберпреступников в корпоративные сети и, как следствие, уменьшить расходы, возникающие в результате кибер-инцидентов. Особенно актуальна разработка будет для промышленных предприятий, в которых может храниться и передаваться множество документов с различным уровнем доступа.
Для справки:
Пермский Политех стал обладателем гранта «Приоритет 2030» в 2021 году. «Приоритет 2030» является самой масштабной в истории России программой государственной поддержки и развития высших учебных заведений. Ее цель — формирование к 2030 году в России более 100 прогрессивных современных университетов, которые станут центрами научно-технологического и социально-экономического развития страны. Всего комиссия Минобрнауки РФ включила в программу «Приоритет 2030» 106 вузов из 49 городов страны, из них 60 % — региональные университеты.
Контактное лицо: Дмитрий (написать письмо автору)
Компания: ПНИПУ (все новости этой организации)
Добавлен: 16:58, 06.05.2023
Количество просмотров: 660
| Жижи перешёл на SSE-стриминг для повышения стабильности ИИ-поиска в реальном времени, ЖИЖИ, 20:57, 13.12.2025, Россия |
39 |
| Компания Жижи внедрила технологию SSE (Server-Sent Events) в архитектуру своего одноименного ИИ-поиска, обеспечив более устойчивый обмен данными и точную синхронизацию пользовательских сессий. Обновление нацелено на повышение надежности интерфейса, в случаях, когда пользователи работают одновременно с несколькими чатами или их интернет-соединение нестабильно. |
 |
| Умная касса «1С-Рарус» распознает блюда и ускоряет обслуживание, 1С-Рарус, 20:55, 13.12.2025, Россия |
40 |
| «1С-Рарус AI Касса» с технологией машинного зрения мгновенно распознает блюда на подносе и автоматически формирует заказ. Система сокращает время обслуживания и увеличивает пропускную способность линий раздачи в столовых и кафе. Технология успешно апробирована на пилотных проектах и отраслевых выставках, что подтверждает ее эффективность для цифровой трансформации предприятий общественного питания. |
|
| «Телфин» подключает автозаполнение комментариев к звонку в amoCRM, Телфин, 20:47, 13.12.2025, Россия |
39 |
| Провайдер коммуникационных сервисов «Телфин» расширяет возможности интеграции АТС «Телфин.Офис» с amoCRM и предлагает к подключению функцию автозаполнения комментариев к звонку в CRM. Это избавляет менеджеров от рутины, обеспечивает объективную информацию для контроля и повышает качество данных в CRM. |
|
|
|
|
|
|
|
Разделы //
Новости по странам //
Сегодня у нас публикуются //
|
|
