Сбер заменил зарубежную PAM-систему на российский аналог

Сбер заменил зарубежную PAM-систему на российский аналог

Сбер заменил зарубежную PAM-систему на российский аналог

Сбер отказался от использования иностранной системы класса PAM в пользу российского продукта BI.ZONE PAM. Архитектура BI.ZONE PAM позволит масштабировать систему на всю ИТ-инфраструктуру банка.

Кроме того, некоторые функциональные возможности решения упростили работу ИТ-специалистов Сбера.

В частности, DevOps-, SRE-инженеры и администраторы могут быстрее подключаться к объектам инфраструктуры, а процессы аутентификации теперь более оптимизированы.

Переход на новую систему реализуется поэтапно. Дорожная карта разработки и внедрения была составлена совместно с экспертами обеих компаний с учетом потребностей кредитной организации.

Директор департамента инфраструктурных решений Сбербанка Карен Карапетян отметил, что проект направлен на обеспечение кибербезопасности и надежности ИТ-инфраструктуры банка, а также на выполнение законодательных требований.

Директор по продуктам и технологиям BI.ZONE Муслим Меджлумов подчеркнул, что, по оценке ряда экспертов, это одна из крупнейших инсталляций PAM-систем в Европе.

BI.ZONE PAM включает механизмы защиты инфраструктуры, такие как хранение привилегированных учетных записей, ротация паролей, контроль и мониторинг действий пользователей, а также передачу данных в SIEM.

Продукт также предусматривает проверку оснований для получения доступа к ИТ-инфраструктуре. Система сертифицирована ФСТЭК России, работает на Linux-технологическом стеке и совместима с основными российскими дистрибутивами Linux.

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