Что находит DBF в первый месяц: 10 типовых аномалий в СУБД

Вот важная новость с фронта ИИ: Меня зовут Алексей Шмелёв, я руковожу группой аналитики и безопасности данных в «Гарде». Мы занимаемся настройкой «решающих правил» в таких продуктах «Гарды», как DBF и DLP. Когда заказчики начинают использовать DBF в продакшене, обычно ждут чего-то такого: «Сейчас мы увидим, где у нас утечка».

На деле в первый месяц вскрывается совсем иное. Например, ручное повышение привилегий, массовые выборки данных, нарушение порядка доступа к данным и другие аномальные действия сотрудников и админов. Причем по отдельности каждое такое действие легко оправдать производственной необходимостью.

Технические детали

И как тут поспоришь, если сроки горят, а бумажки безопасников только тормозят рабочие процессы. Но когда таких эпизодов набирается достаточно, они, как перенесенная на ногах простуда, начинают незаметно подрывать работу бизнеса. Аудит превращается в формальность, а расследования — в поиск иголки в стоге сена.

В таком шуме реальная угроза проскальзывает незаметно. Под катом — десять паттернов, которые мы встречали на проектах чаще других. Я расположил их в порядке убывания частоты: от того, что видим почти на каждом внедрении, до редких, но от этого не менее интересных кейсов.

Для каждого разберу, как аномалия проявляется, почему возникает, чем рискует заказчик и как перевести ситуацию из зоны «серого шума» в управляемый процесс.

Событие, по словам экспертов, усилит конкуренцию в сфере ИИ.