«Код Безопасности» выпустил новую версию программно-аппаратного комплекса «Соболь» 3.0.3

«Код Безопасности» выпустил новую версию программно-аппаратного комплекса «Соболь» 3.0.3

«Код Безопасности» выпустил новую версию программно-аппаратного комплекса  «Соболь» 3.0.3

Новая версия флагманского продукта компании успешно прошла инспекционный контроль в Федеральной службе по техническому и экспортному контролю (ФСТЭК) на соответствие ранее выданному сертификату N1967 ФСТЭК России. Сертификат подтверждает соответствие руководящим документам по 2-му уровню контроля на отсутствие НДВ и возможность использования ПАК «Соболь» при создании автоматизированных систем до класса 1Б включительно и ИСПДн до класса К1 включительно.



Благодаря доработкам и новым функциям, версия электронного замка «Соболь» 3.0.3 позволяет усилить защиту рабочих станций и серверов от несанкционированного доступа. С выходом версии 3.0.3 в ПАК «Соболь» появилась возможность контролировать целостность системных файлов и секторов жесткого диска следующих операционных систем:

  • Mandriva 2008 Spring x86/x64; 
  • ALT Linux Desktop 4.0.2 Secure Edition x86/Lite x86; 
  • ALT Linux Server 4.0.0 Secure Edition x86/x64; 
  • Red Hat Enterprise Linux 4.1 Update 1 Secure Edition x64; 
  • Debian 5.0.3 x86; 
  • ОС сервера виртуализации VMware vSphere ESX 4.1 x64.

Также в список нововведений вошли:

  • Поддержка идентификаторов нового поколения eToken PRO (Java). 
    Данная возможность позволяет ПАК «Соболь» осуществлять строгую двухфакторную идентификацию, а поддержка Java-апплетов позволяет расширить базовые функции идентификатора. Помимо этого, eToken PRO (Java) обладает увеличенным объемом защищенной памяти.
  • Поддержка контроля конфигурации компьютера.
    В ПАК «Соболь» 3.0.3 реализован контроль аппаратной конфигурации компьютера, а именно контроль PCI-устройств, ACPI, SMBIOS и оперативной памяти.
  • Новый механизм старта работы ПАК «Соболь», который позволяет использовать ПАК «Соболь» на новых материнских платах. 
  • Поддержка GPT. 
    Возможность контроля целостности ресурсов, расположенных на жестких дисках, размеченных как GUID Partition Table.
Подпишитесь на новости

Роскомнадзор встроил машинное обучение в систему фильтрации трафика

Роскомнадзор внедрил механизм фильтрации интернет-трафика на основе машинного обучения и потратил на него 2,27 млрд рублей. Это следует из паспорта ведомственной программы цифровой трансформации на 2026-2028 годы. В документе указано, что РКН использует отечественную модель, развернутую на собственной инфраструктуре.

Ее название не раскрывается, большая языковая модель в системе не применяется.

С паспортом программы ознакомился Forbes. Механизм встроен в автоматизированную систему обеспечения безопасности российского сегмента интернета (АСБИ).

Через нее Роскомнадзор управляет ТСПУ, оборудованием для фильтрации трафика на сетях операторов связи. На установку новых и модернизацию действующих ТСПУ в 2026 году заложено 3,99 млрд рублей основного финансирования и еще 6,2 млрд рублей дополнительного.

О планах использовать ИИ для фильтрации стало известно в январе. В мае ведомство собиралось взять для этого модель Astra AI от «Группы Астра».

VPN в описании механизма прямо не упоминается. Дмитрий Кутейников из RKS Global считает, что модель может оценивать вероятность использования VPN по внешним признакам, например по размеру и ритму пакетов или длительности сессии, без чтения содержимого. По его словам, под ошибочную блокировку могут попасть корпоративные VPN и облачные сервисы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru