Juniper Networks представила решение для обеспечения безопасности частных и общественных «облачных» сетей

Juniper Networks представила решение для обеспечения безопасности частных и общественных «облачных» сетей

Компания Juniper Networks сообщила об интеграции нового виртуального шлюза Juniper Networks vGW со шлюзами для центров обработки данных Juniper Networks серии SRX с целью предоставления виртуализированного решения для развертывания «облачной» архитектуры в частном и публичном секторах.

Это первый этап в развитии новой многофазовой стратегии Juniper после приобретения компании Altor в декабре 2010 г., цель которой состоит в объединении передовых продуктов для физических и виртуальных сетевых сред и обеспечении комплексного автоматизированного подхода к безопасности ЦОДов, говорится в сообщении Juniper Networks. Виртуальный шлюз Juniper Networks vGW уже поступил в продажу.

По словам разработчиков, шлюз vGW представляет собой первый в своем роде продукт, который предоставляет компаниям всеобъемлющую защиту, оптимизированную для обеспечения высокой производительности, гибкости и масштабируемости при работе в виртуализированных средах. Как известно, безопасность и надежность являются главными требованиями при внедрении корпоративных «облачных» технологий, и интегрированное решение Juniper призвано обезопасить корпоративную архитектуру компании путем изоляции виртуальных машин (VM) и обеспечения контроля разных уровней трафика.

Такой дифференцированный подход способствует обеспечению комплексной безопасности и гарантии того, что все виртуальные машины в виртуальной среде остаются изолированными и защищенными, пояснили в Juniper Networks. Кроме того, возможность автоматизации системы безопасности, поддерживаемая решением vGW, упрощает контроль соответствия корпоративным и нормативным требованиям (компании могу отслеживать процесс создания и динамику действий виртуальных машин в виртуальных средах).

«Создающие собственные виртуальные среды предприятия и предоставляющие “облачные” услуги операторы нуждаются в средствах защиты, которые были бы легко и повсеместно внедряемы в инфраструктуру физических и виртуальных сетей, — отметил Дуглас Мюррэй (Douglas Murray), старший вице-президент и генеральный директор бизнес-единицы по разработке решений для обеспечения безопасности в компании Juniper Networks. — Внедрение комплексного средства SRX + vGW гарантирует усиленную защиту каждой виртуальной машины, в то же время, повышая эффективность ресурсов, направленных на обеспечение безопасности».

По информации Juniper, комплексное решение SRX + vGW обеспечивает организациям возможность контроля виртуализированных сред путем автоматической регистрации решением vGW виртуальных машин в зонах, созданных шлюзами серии SRX. Главными особенностями решения SRX + vGW являются: службы каталогов, грамотно организованные по принципу «зон», которые автоматически создаются гипервизором; автоматизированная классификация уровней безопасности для оригинальных и клонированных виртуальных машин; автоматизированная оценка уровня соответствия виртуальной машины, основанная на комплексном факторном подходе; режим карантина для виртуальных машин, несоответствующих требованиям, с целью выявить административные ошибки и снизить риски.

Нейросеть как цифровой костыль: учёные предупредили об ослаблении мышления

Активное использование искусственного интеллекта может постепенно ослаблять навыки, которые человек передаёт нейросети. К такому выводу пришли исследователи из университетов Ватерлоо, Торонто и Пердью. Впрочем, отправлять ChatGPT на костёр рано: проблема не в самом ИИ, а в привычке использовать его вместо собственной головы.

Учёные называют этот процесс когнитивной разгрузкой. Человек поручает внешнему инструменту запоминать информацию, искать решения и выстраивать рассуждения.

Результат появляется быстрее, но мозг получает меньше практики. Если так продолжается долго, самостоятельно выполнить знакомую задачу становится сложнее.

Показательный эксперимент провели почти с тысячей школьников, изучавших математику. Во время тренировок обычный помощник на базе GPT-4 улучшил их результаты на 48%.


Однако после отключения нейросети ученики написали проверочную работу на 17% хуже группы, которая занималась без ИИ. Другой вариант ИИ-репетитора работал иначе: не выдавал готовое решение, а подталкивал школьников к самостоятельному ответу. В этом случае заметного ухудшения результатов не обнаружили.


Похожий эффект исследователи наблюдали у врачей, применявших ИИ для поиска аденом во время колоноскопии. После возвращения к работе без алгоритма эффективность специалистов снизилась: показатель выявления образований упал с 28,4 до 22,4%.

Особенно опасной такая зависимость может стать в профессиях, где необходимо самостоятельно принимать сложные решения. Чем больше работы забирает алгоритм, тем реже человек тренирует собственные навыки.


Отказываться от нейросетей авторы не предлагают. Безопаснее использовать их для подсказок, объяснений, обратной связи и проверки собственных выводов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru