SOT

Security Orchestration Tools

SIEM
Security Information and Event Management

Мониторинг событий ИБ

EDR
Endpoint Detection and Response

Защита конечных точек

SOAR
Security Orchestration, Automation and Response

Автоматизация реагирования на инциденты ИБ

NG SOAR
Next Generation SOAR

Автоматизация реагирования на инциденты ИБ со встроенной базовой корреляцией, сбором сырых событий непосредственно с СЗИ, динамическими плейбуками, выстраиванием цепочки атаки и объектно-ориентированным подходом

AM
Asset Management

Инвентаризация и управление ИТ-активами

VM
Vulnerability Management

Устранение уязвимостей с автопатчингом

VS
Vulnerability Scanner

Поиск технических уязвимостей на активах

SPC
Security Profile Compliance

Управление конфигурациями безопасности активов

ГосСОПКА
Государственная Система Обнаружения Предупреждения и Ликвидации Последствий Компьютерных Атак

Двустороннее взаимодействие с НКЦКИ

FinCERT
Financial Computer Emergency Response Team

Двустороннее взаимодействие с ЦБ

Напишите нам на sales@securityvision.ru или закажите демонстрацию

SMB

КИБЕРВИКИПЕДИЯ
SECURITY VISION

Введите термин или слово

Поиск

Synthetic Data Security

Synthetic Data Security (безопасность синтетических данных) — это защита искусственно созданных данных, которые имитируют реальные данные, но не содержат конфиденциальной информации. Синтетические данные используются для тестирования ПО, обучения моделей машинного обучения и анализа без риска утечки персональных или коммерческих данных.

Безопасность таких данных включает:

  • Контроль доступа— ограничение использования данных только авторизованными системами.
  • Анонимизацию— даже синтетические данные не должны позволять восстановить оригинальные данные.
  • Валидацию— проверку, что синтетические данные не содержат скрытых уязвимостей.

Примеры из жизни:

  1. Тестовые манекены в автокрашах— как синтетические данные заменяют реальные, так и манекены имитируют людей в испытаниях.
  2. Тренировочные муляжи в медицине— искусственные органы для обучения хирургов.
  3. Фиктивные деньги в кассовых тренажерах— похожи на настоящие, но не имеют ценности.
  4. Видеоигры с procedural generation— уровни создаются алгоритмически, но не копируют реальные места.
  5. Тестовые кредитные карты(например, 4111 1111 1111 1111 для платежных систем).
  6. Генератор случайных лиц— фото несуществующих людей для дизайна.
  7. Искусственные голоса в IVR— звучат как реальные, но синтезированы.
  8. Тренировочные фишинговые письма— имитируют атаки, но безопасны для обучения.
  9. Симуляторы вождения— виртуальные дороги вместо реальных.
  10. Тестовые аккаунты в соцсетях— боты, имитирующие пользователей.