Система Falcongaze SecureTower успешно прошла сертификацию ФСТЭК

Система Falcongaze SecureTower успешно прошла сертификацию ФСТЭК

Компания Falcongaze объявляет об успешном прохождении сертификационных испытаний системы для защиты от утечки конфиденциальной информации SecureTower и получении сертификата ФСТЭК.

Компания Falcongaze, которая предоставляет современным компаниям комплексный подход к информационной безопасности, включающий в себя контроль каналов передачи данных и мониторинг сетевой активности персонала, заявляет о получении сертификата ФСТЭК № 2556 от 03.02.2012.

Согласно сертификату, система контроля каналов передачи конфиденциальной информации SecureTower может использоваться при создании автоматизированных систем до класса защищенности 1Г включительно, а также для защиты информации в информационных системах персональных данных да 2 класса включительно.

Наличие сертификата ФСТЭК является показателем надежности программного продукта SecureTower, а также свидетельствует о высоком качестве решения. Положительная оценка регулирующих органов стала еще одним подтверждением достаточной компетенции компании-разработчика в сфере обеспечения информационной безопасности.

«Учитывая факт вступления в силу в июле минувшего года Федерального закона №152-ФЗ «О персональных данных», получение сертификата ФСТЭК является для нас знаковым событием. Ведь для большинства организаций приобретение сертифицированного СЗИ не только практическая необходимость, но и возможность соответствовать требованиям регуляторов. Наличие сертификата позволит нам существенно увеличить количество заказчиков, многие из которых, по достоинству оценив качество функционала SecureTower еще на стадии пилотных внедрений, временно откладывали вопрос о его приобретении» - сказал Александр Акимов, генеральный директор компании Falcongaze.

 

SecureTower является многофункциональной системой, интегрируемой в корпоративную сеть, которая позволяет:

  • полностью контролировать утечку информации по максимальному количеству каналов
    (e-mail, популярные мессенджеры, Skype, социальные сети, блоги и форумы, FTP-трафик, шифрованный трафик, внешние устройства и принтеры и др.);
  • отслеживать сетевую активность пользователей;
  • оценить рациональность использования корпоративных ресурсов работниками;
  • создать упорядоченный архив коммуникаций компании.

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Российские компании резко нарастили использование китайских больших языковых моделей. По данным MWS Cloud, за первое полугодие 2026 года бизнес израсходовал более 400 млрд токенов — в 11,3 раза больше, чем за весь 2025-й, когда показатель составлял 39,1 млрд.

Безоговорочным лидером осталось семейство Qwen. В 2025 году на него приходилось 20 млрд токенов и 51,1% потребления, а за первые шесть месяцев 2026-го — уже 261,1 млрд и 59,1%.

Второе место сохранила GLM: 91,2 млрд токенов и 20,7%. А вот DeepSeek, занимавшая годом ранее третью строчку, уступила её Kimi. Модели этого семейства набрали 81,4 млрд токенов и 18,4%. Китайская нейросетевая гонка идёт настолько бодро, что вчерашний фаворит сегодня уже ищет себя за пределами пьедестала.

Статистика основана на данных платформ MWS GPT Model Hub и MWS GPT. Их основными клиентами выступают крупные компании. Бизнес использует LLM для работы чат-ботов, персонализации рекламы, подготовки рассылок и описаний товаров, а также анализа отзывов и обращений клиентов. В общем, нейросетям поручают всё, что нужно делать круглосуточно, быстро и желательно без жалоб на понедельник.

По оценке MWS Cloud, весь российский рынок LLM в 2026 году вырастет на 35%, до 19,6 млрд рублей. Облачный сегмент, включающий доступ к моделям по SaaS и API, приблизится к 1,5 млрд рублей.

На фоне спроса MWS Cloud расширила каталог Model Hub почти вдвое — до 17 моделей. В него вошли GLM 5.2, Kimi K2.6, Qwen3.6, Gemma 4, GPT OSS, а также средства распознавания и синтеза речи и реранкеры для поисковых систем и RAG-конвейеров. Доступ предоставляется через единый OpenAI-совместимый API.

Судя по объёму токенов, российский бизнес уже не экспериментирует с китайскими LLM. Он кормит ими рабочие процессы — и аппетит растёт быстрее, чем успевает обновляться каталог моделей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru