За год выручка ГК Кросс технолоджис удвоилась и достигла 2,8 млрд рублей

За год выручка ГК Кросс технолоджис удвоилась и достигла 2,8 млрд рублей

За год выручка ГК Кросс технолоджис удвоилась и достигла 2,8 млрд рублей

Согласно финотчету ГК «Кросс технолоджис» (по РСБУ), в первой половине 2024 года ее выручка составила 2,8 млрд руб., что на 119% больше в сравнении с таким же периодом 2023-го (1,28 млрд рублей). Ожидается, что по итогам года прирост превысит 20%.

Значительный рост показателя произошел в основном за счет продаж и внедрения отечественных ИБ-продуктов / услуг, а также за счет увеличения количества проектов, ориентированных на промпредприятия и ТЭК.

Число долгосрочных инфраструктурных проектов в крупных компаниях возросло на 31%. У группы компаний появились новые перспективные направления работы, в частности, обеспечение безопасности гибридных / мультиоблачных сред и услуги внешнего SOC, спрос на которые растет на фоне увеличения количества и сложности кибератак и усугубления дефицита ИБ-кадров.

В первом полугодии ГК «Кросс технолоджис» также расширила связи с поставщиками ИБ-решений: в списке вендоров, с которыми она работает, появилось шесть новых имен. Число штатных сотрудников возросло до 200, в основном благодаря расширению команды пентеста и департамента проектирования / внедрения.

«В прошлом году выручка топ-100 российских ИБ-компаний увеличилась на 40%, и я уверен, что в этом году рекорд будет побит, — отметил исполнительный директор «Кросс технолоджис» Лев Фисенко. — Сейчас у “Кросс технолоджис” в работе несколько крупных проектов по замене иностранных межсетевых экранов, в этом направлении работаем с важнейшими для российской экономики компаниями».

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Google представил VaultGemma — LLM с дифференциальной приватностью

В семействе больших языковых моделей (БЯМ, LLM) с открытым кодом, разработанных в Google, прибавление. Новинка VaultGemma не запоминает конфиденциальные данные при обучении, что предотвращает их слив пользователям.

ИИ-модель, построенная на базе Gemma 2 и работающая по 1 млрд параметров, прошла предварительный тренинг с применением метода дифференциальной приватности (differential privacy) — он добавляет в процесс обучения эталонный шум для ограничения возможности запоминания.

К сожалению, такой подход снижает не только риск утечки конфиденциальных данных, но также точность и быстродействие LLM. Чтобы найти оптимальный баланс между приватностью, практичностью и затратами на вычисления, в Google провели специальное исследование.

Бенчмаркинг показал, что по производительности VaultGemma сравнима с моделями той же величины, но без гарантий конфиденциальности.

 

Подробная информация о новом opensource-проекте, способном ускорить создание приватных и безопасных ИИ-систем для медучреждений, финансовых институтов и госсектора, выложена на Hugging Face и Kaggle.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru