ФСТЭК России опубликовала рекомендации по безопасной настройке Linux

ФСТЭК России опубликовала рекомендации по безопасной настройке Linux

ФСТЭК России опубликовала рекомендации по безопасной настройке Linux

ФСТЭК России опубликовала документ, описывающий рекомендации по повышению защищённости Linux-систем. Само собой, эти рекомендации ориентированы в первую очередь на госучреждения и объекты критической информационной инфраструктуры (КИИ).

Опубликованный на официальном сайте регулятора документ гласит:

«В соответствии с подпунктом 4 пункта 8 Положения о Федеральной службе по техническому и экспортному контролю, утвержденного Указом Президента Российской Федерации от 16 августа 2004 г. N 1085, ФСТЭК России разработаны и утверждены от 25 ноября 2022 г. Рекомендации по обеспечению безопасной настройки операционных систем Linux (далее - Рекомендации)».

Федеральная служба отмечает пункты оптимальной настройки Linux, подходящие для использования в государственных информационных системах.

Согласно методичке, при осуществлении безопасной настройки операционных систем Linux выполняются следующие процедуры:

  • настройка авторизации в операционной системе;
  • ограничение механизмов получения привилегий;
  • настройка прав доступа к объектам файловой системы;
  • настройка механизмов защиты ядра Linux;
  • уменьшение периметра атаки ядра Linux;
  • настройка средств защиты пользовательского пространства со стороны ядра Linux.
Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru