F.A.C.C.T. и R-Vision объединяют усилия по противодействию киберугрозам

F.A.C.C.T. и R-Vision объединяют усилия по противодействию киберугрозам

F.A.C.C.T. и R-Vision объединяют усилия по противодействию киберугрозам

F.A.C.C.T и R-Vision объявили о расширении технологического партнёрства. Сотрудничество компаний дополнит платформу R-Vision Threat Intelligence Platform (TIP) данными системы киберразведки F.A.C.C.T. Threat Intelligence.

Сочетание компетенций обеих компаний усиливает эффективность управления данными об актуальных киберугрозах и предоставляет клиентам ещё больше инструментов для защиты и анализа.

Оперативные данные от F.A.C.C.T., использование которых автоматизировано с помощью R-Vision TIP, позволят облегчить и ускорить работу специалистов центров мониторинга и реагирования на инциденты.

Синергия решений от F.A.C.C.T. и R-Vision позволят своевременно выявлять актуальные киберугрозы, обнаруживать компрометацию на ранней стадии и оперативно ликвидировать последствия. R-Vision TIP поддерживает работу не только с индикаторами компрометации, но и с аналитикой от экспертов F.A.C.C.T., включающей в себя разбор тактики, методов и приёмов киберпреступников (TTPs), выпускаемой в виде отчетов.

Валерия Чулкова, менеджер по продукту TIP компании R-Vision:

«Многолетнее партнерство с F.A.C.C.T. позволяет нам усиливать платформу R-Vision TIP, превращая её в ещё более мощный инструмент для обеспечения безопасности заказчиков. Интеграция данных F.A.C.C.T. в платформу R-Vision TIP уже несколько лет расширяет возможности аналитики и автоматизации в области управления киберугрозами, обеспечивая нашим клиентам доступ к актуальным и проверенным данным о киберугрозах, включая информацию об утечках. Это важный шаг для повышения эффективности киберзащиты и оперативного принятия решений, что особенно актуально в условиях постоянно меняющегося ландшафта угроз».

Даниил Ланской, руководитель отдела разработки и сопровождения интеграций компании F.A.C.C.T.:

«Интеграция F.A.C.C.T. Threat Intelligence с R-Vision TIP представляет собой важный шаг вперед для всей индустрии информационной безопасности. Слияние этих технологий предоставляет клиентам передовой инструмент для ускоренного и точного обнаружения угроз, а также позволяет принимать обоснованные решения по киберзащите своих организаций. Это партнерство открывает доступ к продвинутым данным и интеллектуальным потокам, совершенствуя процессы анализа и усиливая защиту от современных киберугроз. Мы уверены, что это решение станет ключевым элементом в арсенале инструментов компаний, стремящихся максимально усилить свою безопасность и быть уверенными в защите данных».

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Российские компании резко нарастили использование китайских больших языковых моделей. По данным MWS Cloud, за первое полугодие 2026 года бизнес израсходовал более 400 млрд токенов — в 11,3 раза больше, чем за весь 2025-й, когда показатель составлял 39,1 млрд.

Безоговорочным лидером осталось семейство Qwen. В 2025 году на него приходилось 20 млрд токенов и 51,1% потребления, а за первые шесть месяцев 2026-го — уже 261,1 млрд и 59,1%.

Второе место сохранила GLM: 91,2 млрд токенов и 20,7%. А вот DeepSeek, занимавшая годом ранее третью строчку, уступила её Kimi. Модели этого семейства набрали 81,4 млрд токенов и 18,4%. Китайская нейросетевая гонка идёт настолько бодро, что вчерашний фаворит сегодня уже ищет себя за пределами пьедестала.

Статистика основана на данных платформ MWS GPT Model Hub и MWS GPT. Их основными клиентами выступают крупные компании. Бизнес использует LLM для работы чат-ботов, персонализации рекламы, подготовки рассылок и описаний товаров, а также анализа отзывов и обращений клиентов. В общем, нейросетям поручают всё, что нужно делать круглосуточно, быстро и желательно без жалоб на понедельник.

По оценке MWS Cloud, весь российский рынок LLM в 2026 году вырастет на 35%, до 19,6 млрд рублей. Облачный сегмент, включающий доступ к моделям по SaaS и API, приблизится к 1,5 млрд рублей.

На фоне спроса MWS Cloud расширила каталог Model Hub почти вдвое — до 17 моделей. В него вошли GLM 5.2, Kimi K2.6, Qwen3.6, Gemma 4, GPT OSS, а также средства распознавания и синтеза речи и реранкеры для поисковых систем и RAG-конвейеров. Доступ предоставляется через единый OpenAI-совместимый API.

Судя по объёму токенов, российский бизнес уже не экспериментирует с китайскими LLM. Он кормит ими рабочие процессы — и аппетит растёт быстрее, чем успевает обновляться каталог моделей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru