Positive Technologies планирует выпустить защиту АСУ ТП и SOC

Positive Technologies разрабатывает продукт для защиты АСУ ТП

Positive Technologies разрабатывает продукт для защиты АСУ ТП

Компания Positive Technologies собрала представителей прессы и рассказала о некоторых своих планах на будущее. В частности, компания сейчас разрабатывает собственное решение для защиты промышленных систем совместно с международными производителями и планирует осенью представить продукт и услуги на рынке центров реагирования на инциденты (SOC).

Собственно, компания уже является мировым производителем средств защиты, который имеет восемь представительств по всему миру и собственную партнёрскую сеть. В этом году компания была замечена Gartner в отчёте по средствам защиты веб-приложений - со своим продуктом Applicaton Firewall она попала в квадрат визионеров, которые имеют хорошую технологию, но ещё не развернули адекватную бизнес-активность во всём мире. В этот квадрат попадают перспективные компании, которые имеют хороший потенциал развития. Юрий Максимов, генеральный директор Positive Technologies, так описал кредо своей компании: "Мы хотим делать хорошие продукты, чтобы заработать большие деньги - их можно получить только на глобальном рынке. А если будешь думать только о деньгах, то продукты получаются не очень хорошие".

В мае компания объявила о выпуске своего нового продукта MaxPatrol SIEM. На текущий момент компания уже имеет 2 развёрнутых пилотных проекта и ещё с 62 компаниями ведутся переговоры на создание демонстрационной зоны. При этом компания уже обучила около 100 специалистов компаний-партнёров по внедрению SIEM собственной разработки. "Мы не ожидали такого большого интереса к нашему SIEM-продукту", - прокомментировал ситуацию Борис Симис, директор по развитию бизнеса Positive Technologies.

Для эффективной работы SIEM в компании был построен собственный SOC - в нём накапливаются сведения о методах атак. В ближайшее время компания рассчитывает предложить российским заказчики услуги по защите на базе уже построенного SOC, а также планирует выпустить новый продукт, с помощью которого заказчики смогут развернуть свой собственный SOC.

Продукт же по защите АСУ ТП планируется выпустить в более отдалённой перспективе. Сейчас компания ведёт его разработки совместно с мировыми производителями АСУ ТП. Как пояснил Андрей Бершадский, директор центра компетенции Positive Technologies, "в Европе сейчас заказчики более готовы к построению защиты промышленных систем, чем в России, поэтому логично начинать там". Решения подобного типа внедряются в основном через разработчика промышленных систем, однако в России таких не много. Компания планирует войти на этот рынок через международных производителей, а для этого необходимо иметь определённую репутацию в мире. У Positive Technologies она есть.

Нейросеть для ЖКХ научилась материться в первый месяц обучения

Разработчикам отечественного голосового помощника для сферы ЖКХ пришлось «переучивать» систему после того, как в процессе обучения бот освоил ненормативную лексику. Этот случай наглядно показал, насколько критично качество данных, на которых обучаются нейросети.

О возникшей проблеме рассказал ТАСС президент Национального объединения организаций в сфере технологий информационного моделирования (НОТИМ) Михаил Викторов на Сибирском строительном форуме, который проходит в Новосибирске.

«Приведу забавный случай: нейросеть учится, и буквально уже в первый месяц разработчики обнаружили такую коллизию — нейросеть научилась мату. Как говорится, с кем поведёшься, от того и наберёшься. Эту проблему, конечно, пришлось устранять. Но это в том числе показатель активного взаимодействия с нашими гражданами», — рассказал Михаил Викторов.

При этом, по его словам, внедрение ботов позволило сократить число операторов кол-центров в 5–6 раз без потери качества обслуживания. Нейросетевые инструменты способны обрабатывать до 90% входящих обращений.

Уровень удовлетворённости качеством обслуживания, по оценке Викторова, составляет около 80%. Передавать звонки операторам целесообразно лишь в экстренных случаях — например, при аварийных ситуациях.

Эксперты ранее отмечали, что именно данные, на которых обучается ИИ, являются ключевой причиной появления некорректных или предвзятых ответов нейросетевых инструментов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru