Safe’n’Sec Enterprise Suite защитит НПО им. С.А. Лавочкина

Safe’n’Sec Enterprise Suite защитит НПО им. С.А. Лавочкина

Компания S.N. Safe&Software, сообщает о поставке корпоративного решения Safe’n’Sec Enterprise Suite в НПО имени С.А. Лавочкина, одно из ведущих в России предприятий по разработке непилотируемых средств исследования космоса и для оборонных целей. В рамках проекта по усовершенствованию и модернизации ИТ-инфрастуктуры научного предприятия S.N. Safe&Software обеспечит внедрение комплексной системы защиты от внешних и внутренних угроз на серверные платформы и рабочие станции.

НПО им. С.А. Лавочкина - один из основных российских разработчиков автоматических космических станций для исследования планет, а также научных орбитальных аппаратов и спутников связи. В портфеле предприятия стратегически важные проекты космических обсерваторий систем связи и мониторинга, а также экспедиций к Марсу, Луне и Солнцу. На сегодняшний день ИТ-инфраструктура научного объединения представляет собой сложную многоступенчатую программно-аппаратную платформу, защита целостности и сохранности которой является задачей государственной важности.

Поэтому требования к программным средствам защиты специалисты НПО предъявляют соответствующие: система должна быть высокотехнологичной и комплексной, чтобы обеспечить максимально эффективную защиту информационных активов от внешних и внутренних угроз не только на уровне серверных платформ, но и рабочих станций.

Защита корпоративного продукта Safe’n’Sec Enterprise Suite реализована на основе технологии V.I.P.O. (Valid Inside Permitted Operations) и встроенного модуля DLP Guard. Комбинация этих технологий обеспечивает максимально эффективную защиту сети от всего спектра внешних и внутренних угроз: хакерских атак, известных и неизвестных вирусов, сигнатуры которых не внесены в антивирусные базы, сетевых червей, Троянов, программ-шпионов, руткитов, кейлоггеров, вредоносных действий инсайдеров и некомпетентных действий сотрудников.

Новые возможности программного продукта позволят защитить всю информационную систему научного предприятия на уровнях: документы, приложения, системные ресурсы, использование USB портов и устройств, и действия пользователей, и обеспечат системного администратора, офицера службы безопасности и аналитика информацией о полном спектре действий, осуществляемых пользователем в локальной сети. Клиент VCN, т.н. «камера слежения», осуществляет просмотр и запись экрана пользователя online, что позволяет выявить преднамеренные злонамеренные действия «инсайдеров» как в режиме реального времени, так и после атаки при использовании функции записи при ретроспективном анализе.

«Программное средство защиты информационного пространства НПО имени Лавочкина изначально должно соответствовать особому уровню информационной безопасности, поэтому процесс тестирования нашей системы защиты был достаточно длительным и сложным. Тесты на эффективность защиты от вторжений вредоносного кода, утечек информации по причине инсайдерских и хакерских атак, непреднамеренного или несанкционированного вмешательства в контур информационной сети, совместимость с узкоспециализированными наукоемкими приложениями доказали, что Safe’n’Sec Enterprise отвечает всем требованиям к защите информации предприятий такого уровня. Мы очень ответственно относимся к тому, что наша система будет внедрена в сети научного объединения и надеемся на положительные отзывы заказчика», - говорит генеральный директор S.N. Safe&Software Михаил Калиниченко. 

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