OpenSSL 4.1 получил начальную поддержку Эльбруса и протокол DTLS 1.3

OpenSSL 4.1 получил начальную поддержку Эльбруса и протокол DTLS 1.3

OpenSSL 4.1 получил начальную поддержку Эльбруса и протокол DTLS 1.3

В OpenSSL 4.1.0 добавили начальную поддержку архитектуры «Эльбрус» — e2k. Популярная криптографическая библиотека сделала шаг навстречу российским процессорам, но понятие начальная здесь ключевое: оно ещё не означает полной оптимизации под платформу.

Разработчики перечислили изменения и ограничения в описании релиза OpenSSL 4.1.0.

Другая крупная новинка — поддержка DTLS 1.3. Этот протокол защищает обмен данными в приложениях, использующих датаграммы, в том числе UDP.

Также появилась поддержка GREASE. Механизм помогает проверять, умеют ли участники соединения корректно обращаться с незнакомыми параметрами протокола. Это нужно, чтобы будущие обновления не ломались о программы, которые слишком привыкли к сегодняшним настройкам.

Впрочем, релиз вышел со списком известных проблем в реализации DTLS. Среди них, например, встречаются сбои при отдельных сценариях установления соединения, повторной передачи сообщений и обработки ошибок. Патчи пока в работе.

Подпишитесь на новости

Группа Астра выпустила конструктор ИИ-агентов для работы в закрытом контуре

Собрать ИИ-секретаря или помощника техподдержки из визуальных блоков — такой сценарий предлагает «Группа Астра». Компания вывела на рынок «Астра ИИ Платформу»: low-code-конструктор корпоративных ИИ-приложений. По заявлению разработчика, он позволяет сократить внедрение с месяцев до дней и работать без зависимости от зарубежных облаков.

Решение входит в экосистему «Астра ИИ» и поддерживает локальное развёртывание, включая закрытый контур.

Внутри два конструктора. ML отвечает за обучение и развёртывание моделей машинного обучения, LLM — за языковых ассистентов, поиск по документам и автоматизацию процессов.

Сценарии собираются из блоков, настраиваются и отлаживаются в реальном времени. Если визуальных возможностей мало, можно менять код и добавлять собственные блоки на Python.

Платформа поддерживает базы знаний для RAG: помощник ищет информацию в документах компании. Через внешние инструменты агенты подключаются к CRM, ERP, почте и веб-поиску.

Можно также объединять нескольких агентов и распределять между ними задачи.

Среди сценариев есть аналитика, финансовые задачи, техподдержка и мониторинг рисков. В одном из приведённых компанией примеров модели обрабатывают десять страниц чертежей и спецификаций за пять минут, подготавливая данные для инженерных систем.

По данным разработчика, продукт включён в реестр отечественного ПО и уже доступен заказчикам.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru