МТС RED расширил варианты поставки сервиса Security Awareness

МТС RED расширил варианты поставки сервиса Security Awareness

МТС RED расширил варианты поставки сервиса Security Awareness

Компания МТС RED анонсировала сразу три модели поставки решения для повышения киберграмотности сотрудников (МТС RED Security Awareness): MSS, SaaS и on-premise.

Напомним, ранее МТС RED Security Awareness был доступен на российском рынке только в модели MSS.

В одном из вариантов МТС RED берет на себя все работы по его подключению и выработке у персонала компании навыков кибербезопасного поведения.

Такой подход позволяет сэкономить время и ресурсы, переложив все задачи по выработке у персонала компании навыков кибербезопасного поведения на сервис–провайдера, и подходит организациям с достаточными бюджетами на информационную безопасность.

Есть также вариант, при котором получают доступ к развернутой в облаке МТС RED программной платформе повышения киберграмотности персонала. При этом МТС RED обеспечивает поддержку и развитие платформы, поддерживает работу оборудования, на котором она развернута.

Этот подход идеален для компаний, которым важен баланс между удобством реализации повышения киберграмотности и оптимизацией затрат на решение этой задачи.

А организациям, которым необходимы кастомизированные доработки возможностей платформы повышения киберграмотности под специфические задачи, а также для тех, кто ограничен внутренними регламентами, не допускающими облачной модели использования безопасности, оптимальной является установка программной платформы повышения киберграмотности на собственных ресурсах по модели on-premise.

«Сегодня одной из основных тенденций развития рынка решений информационной безопасности является стремление игроков рынка к максимальному удобству использования их разработок и услуг заказчиками. При этом у разных компаний разные подходы к обеспечению безопасности, свои условия, регламенты, ресурсы и бюджеты. В этом смысле МТС RED при развитии своих продуктов и сервисов предоставляет заказчикам максимально широкий выбор. Теперь компании, стремящиеся повысить компетентность сотрудников в области информационной безопасности, могут выбрать любой удобный им вариант использования решения», – отмечает руководитель направления Security Awareness МТС RED Илья Одинцов.

Разработка новосибирских ученых снизит галлюцинации ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали библиотеку, которая повышает точность и надёжность ответов нейросетей и помогает снизить количество «выдуманных» или заведомо недостоверных ответов — так называемых ИИ-галлюцинаций. Решение получило название RAGU (Retrieval-Augmented Graph Utility) и основано на использовании графов знаний, отражающих связи между различными элементами информации.

Такие графы помогают нейросетям лучше понимать контекст запросов и выявлять неочевидные зависимости. В рамках проекта они были интегрированы с большими языковыми моделями, что позволило повысить качество генерации ответов.

«Саму концепцию придумали не мы. Архитектура GraphRAG была предложена в статье Microsoft, опубликованной около года назад. Идея оказалась удачной, но мы увидели ряд недостатков — в частности, очень долгий процесс построения графа знаний и недетерминированный результат. Наш подход позволил ускорить работу и повысить её надёжность», — рассказал научный сотрудник лаборатории прикладных цифровых технологий Международного научно-образовательного математического центра НГУ Иван Бондаренко.

В отличие от оригинального подхода Microsoft, новосибирские исследователи применили многошаговый метод формирования графа знаний. Это позволило существенно ускорить процесс и снизить требования к вычислительным ресурсам. Если в исходной реализации использовалось порядка 32 млрд параметров, то в RAGU их число удалось сократить почти на два порядка — не только без потери качества, но и с его заметным улучшением.

Помимо специалистов НГУ, в проекте участвовали представители других российских вузов, включая МГУ, Балтийский федеральный университет имени Иммануила Канта, Университет науки и технологий МИСИС, Дальневосточный федеральный университет и Университет ИТМО.

Проект RAGU стал победителем в номинации «Инновации в области искусственного интеллекта» конкурса «Код без границ». Всего в конкурсе приняли участие более 200 проектов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru