Falcongaze SecureTower 2.8 – полный контроль мобильных рабочих мест

Falcongaze SecureTower 2.8 – полный контроль мобильных рабочих мест

Компания Falcongaze объявляет о выходе SecureTower 2.8, в новой версии была реализована возможность постоянного контроля мобильных рабочих станций (ноутбуки, нэтбуки) даже при условии их отключения от локальной сети предприятия.



Контроль мобильных рабочих мест становится все более актуальной задачей в современном бизнесе. Ноутбуки, зачастую содержащие ценные данные, постоянно покидают пределы информационного поля компании, а при отсутствии должного контроля над содержимым, эти ноутбуки становятся источником угрозы для информационной безопасности предприятия. Falcongaze выпустила новую версию системы SecureTower, надежно обеспечивающей защиту компаний, в сети которых используются мобильные устройства.

SecureTower, помимо постоянного мониторинга всех информационных потоков внутри компании, обеспечивает полный контроль мобильных рабочих станций и переносных компьютеров, находящихся за её пределами. Теперь, при отсутствии связи такого мобильного устройства с сетью компании, все передаваемые данные будут помещаться в резервное хранилище, а при восстановлении соединения, данные из хранилища будут отправляться на сервер для последующей индексации и проверки.

Новая функция также позволяет избежать потери части трафика вследствие перебоев с работой локальной сети или преднамеренного разрыва соединения. Даже если связь любого компьютера с сетью будет потеряна, вся передаваемая и принимаемая информация никуда не пропадет и будет проверена на соответствие существующим политикам информационной безопасности при следующем установлении соединения.

Все данные, перехваченные за весь период отсутствия устройства в сети, никуда не потеряются и будут в полном объёме переданы в базу в фоновом режиме, незаметно для пользователя и никак не влияя на производительность всей сети. Таким образом, все беседы в мессенджерах, электронные переписки, передачи файлов и даже снимки экрана пользователя мобильного устройства будут подконтрольны службе безопасности компании даже при временном отсутствии устройства в офисе.

Новая возможность идеально подойдет для компаний, сотрудники которых часто находятся в разъездах для ведения переговоров или презентаций. В этом случае контроль мобильных рабочих мест позволит отслеживать передвижение информации на ноутбуках этих работников, которые зачастую используют для работы конфиденциальную и ценную информацию, требующую особой защиты.

SecureTower является многофункциональной системой, интегрируемой в корпоративную сеть, которая позволяет:

  • полностью контролировать утечку информации по максимальному количеству каналов 
    (e-mail, популярные мессенджеры, Skype, социальные сети, блоги и форумы, FTP-трафик, шифрованный трафик, внешние устройства и принтеры и др.);
  • отслеживать сетевую активность пользователей;
  • оценить рациональность использования корпоративных ресурсов работниками;
  • создать упорядоченный архив коммуникаций компании.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru