G Data предлагает «облачную» защиту G Data CloudSecurity

G Data предлагает «облачную» защиту G Data CloudSecurity

Компания G Data Software AG представила бесплатный плагин для браузеров G Data CloudSecurity, который блокирует фишинг-сайты или интернет-сайты, зараженные вредоносным кодом. Плагин подходит для Mozilla Firefox, Internet Explorer и совместим со всеми бесплатными решениями безопасности, говорится в сообщени G Data.



«Сегодня большинство вредителей распространяется мошенниками через интернет, — отметил Ральф Бенцмюллер, руководитель лаборатории безопасности G Data. — Надежная защита ПК во время пользования интернетом особенно необходима, так как существует опасность мгновенного проникновения вредоносного кода». По его словам, G Data CloudSecurity является опимальным дополнением к бесплатной версии любого антивирусного решения — «вторым слоем защиты».

G Data CloudSecurity блокирует опасные интернет-сайты, предотвращая опасность заражения. Плагин совместим с любым антивирусным решением и начинает работать сразу после установки, передает CNews. Причем данная программа не требует обновлений, подчеркнули в G Data. Чем больше пользователей используют плагин, тем больше информации об опасных сайтах собирает «облако» и тем эффективнее становится G Data CloudSecurity, пояснили в компании. Также с помощью плагина пользователи могут отправлять URL подозрительных сайтов в лабораторию. Эксперты лаборатории безопасности G Data проверяют их и добавляют в «облако» полученную информацию. 

Модуль CloudSecurity интегрирован во все продукты G Data для В2В- и В2С-клиентов.

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