Вышел Ideco UTM 15.0 с новыми возможностями по разграничению доступа в сеть

Вышел Ideco UTM 15.0 с новыми возможностями по разграничению доступа в сеть

Вышел Ideco UTM 15.0 с новыми возможностями по разграничению доступа в сеть

Компания «Айдеко» сообщила о выходе новой версии межсетевого экрана UTM, получившей номер 15.0. Релиз отметился новыми функциональными возможностями по разграничению доступа в сеть.

Разработчики также усилили защиту от сканирования внутренних данных компании посторонними и сделали работу Ideco UTM быстрее. В процессе подготовки новой версии учитывались отзывы пользователей.

Прежде всего, как отмечают в «Айдеко», UTM 15.0 обновил платформу на базе ядра Linux 6.1.18 и реализовал возможность использовать расширенную базу правил предотвращения вторжений от «Лаборатории Касперского» (но здесь потребуется дополнительное лицензирование).

Помимо этого, можно отметить балансировку трафика на несколько серверов обратным прокси-сервером, интеграцию с Samba DC (в т. ч. BaseALT Linux), аудит действий администраторов.

Ideco UTM 15.0 может интегрироваться с сервисом «Мультифактор» для двухфакторной аутентификации (2FA).

Межсетевой экран получил больше сессий в виджете top5 на главном дашборде, а также ускоренную обработку трафика DPI-модулями. Девелоперы обновили и модуль системы предотвращения вторжений.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru