Ключевые информационные процессы организации проходят через сетевые файловые ресурсы. Не удивительно, что одним из необходимых условий соблюдения информационной безопасности становится периодический контроль всех файлов, размещенных на ресурсе. Рассмотрим автоматизированный метод для решения данной задачи.

Онлайн системы передают конфиденциальную информацию пользователей (медицинскую, финансовую или персональную) через API. Большинство из систем имеют уязвимости, позволяющие получить несанкционированный доступ к информации. Расскажем про возможные уязвимости при аутентификации пользователей и как с этим бороться.

В 2020 году для банков по-прежнему актуальны внутренние угрозы, в их числе – внутреннее мошенничество (фрод). Ущерб может быть колоссальным, поскольку злоумышленник (сотрудник организации) имеет необходимые «пароли и явки», при этом вычислить его не просто. Рассмотрим наиболее распространенные схемы хищения через онлайн сервисы.

Мир меняется каждую секунду и семимильными шагами движется к полной цифровизации. Появляются и развиваются информационные системы, увеличивается скорость и интенсивность обмена данными. Большой объем данных требует от владельцев информации обеспечения эффективной работы с ними и минимизации рисков информационной безопасности. Именно поэтому каждая организация задумывается о том, как защитить сети, программы и информацию от несанкционированного или автоматического искажения, уничтожения или доступа. Проблемы с кибербезопасностью? Переводи их в задачи и решай.

Многие компании в современном мире уделяют огромное внимание своей кибербезопасности. Давайте разберем, как Computer vision может помочь компаниям защитить свои данные от злоумышленников.

Как защитить конфиденциальную информацию организации от несанкционированного доступа путём замены исходных данных фиктивными?

Использование различных алгоритмов обработки и анализа данных в применении к задачам, возникающим в аудите, может помочь в решении проблем, которые на первый взгляд не решаемы. В данной статье мы рассмотрим применение алгоритма шинглов для сравнения логинов пользователей в различных АС для выявления случаев компрометации учётных данных.