Представлена новая платформа безопасности Deep Security 9

Представлена новая платформа безопасности Deep Security 9

Компания Trend Micro, представила новейшую версию платформы для защиты серверов, приложений и данных в физических, виртуальных и облачных средах Deep Security 9. Как отметил в своем выступлении региональный директор Trend Micro в России и СНГ Вениамин Левцов, «Trend Micro выбрала для себя на российском рынке четко определенную нишу – защиту новых направлений в ИТ – и уже добилась существенных результатов.

Рост интереса заказчиков к облачным технологиям и виртуализации вызывает быстрые изменения ландшафта ИТ-инфраструктуры, и как следствие, меняется спектр ИТ-угроз. Новая система безопасности Deep Security 9, выполняя роль комплексной платформы безопасности для физических, виртуальных и «облачных» серверов», призвана формировать повестку дня на рынке информационной безопасности в будущем».

Trend Micro Deep Security — комплексная платформа безопасности для серверов, которая защищает виртуализированные центры обработки данных от уязвимостей, обеспечивает их бесперебойную работу и соответствие нормативным требованиям. Это решение, не требующее установки агентов, помогает упростить систему безопасности при одновременном ускорении окупаемости инвестиций в технологии виртуализации и «облачные» среды.

Тесно интегрированные модули позволяют без труда расширять платформу для защиты серверов, приложений и данных на физических, виртуальных и «облачных» серверах и рабочих станциях. Благодаря этому можно создавать любые конфигурации системы безопасности с использованием агентов и без них, включая брандмауэр, модули проверки репутации веб-сайтов, защиты от вредоносных программ, предотвращения вторжений, контроля целостности и проверки журналов. В результате эта гибкая и высокоэффективная платформа обеспечивает безопасность серверов и защищает важные корпоративные приложения и данные от уязвимостей. Кроме того, она предотвращает перебои в работе предприятий и избавляет от серьезных расходов на экстренную установку исправлений.

«Среди ключевых преимуществ продукта Deep Security 9 можно отметить модульную архитектуру, которая позволяет использовать только тот функционал, который необходим заказчику. Управление системой осуществляется с помощью единой консоли управления, которая дает возможность устанавливать раздельные политики безопасности отдельным физическим и виртуальным серверам, а также предоставлять клиентам полномочия по управлению системой с определенной степенью делегирования. Данные сервисы будут востребованы как сервис-провайдерами, которые могут предложить своим клиентам услугу Security as a Service, так и крупными корпоративными клиентами с иерархической системой управления ИБ, где филиалы могут определять свои собственные стандарты безопасности», – подчеркнул в своем выступлении технический консультант Trend Micro Денис Безкоровайный. – «К важнейшим функциям решения можно отнести и виртуальный патчинг – при обнаруженной уязвимости в приложении система ИБ закрывает брешь на сетевом уровне еще до инсталляции обновления, и для атакующей стороны система будет выглядеть неуязвимой. Таким образом, одновременно минимизируется риск заражения и сокращаются операционные расходы, благодаря чему специалисты получают больше временных ресурсов для решения стратегических задач».

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru