Fortinet сертифицировал производство в России

Fortinet сертифицировал производство в России

Российское представительство компании Fortinet, и компания SafeLine, объявляют об успешном завершении процедуры сертификации аппаратного межсетевого экрана FortiGate-60C. Устройство FortiGate-60C, с производительностью 1 Гб/с, стало первым продуктом в широком спектре решений компании Fortinet, получившим сертификат ФСТЭК.



Сертификат Федеральной службы по техническому и экспортному контролю (ФСТЭК) подтверждает соответствие устройства FortiGate-60C требованиям руководящего документа «Средства вычислительной техники. Межсетевые экраны. Защита от несанкционированного доступа. Показатели защищенности от несанкционированного доступа к информации» по 4-му классу защищённости для межсетевых экранов (РД МЭ-4). Сертифицированный аппаратный межсетевой экран FortiGate-60C может использоваться для создания автоматизированных систем до класса защищенности 1Г включительно и при создании информационных систем персональных данных до 2-го класса включительно (ИСПДн К2).

Сертификация осуществлена по схеме сертификации производства. Полученный сертификат достаточен для защиты конфиденциальной информации и персональных данных в большинстве информационных систем персональных данных.

Получение сертификата ФСТЭК для устройства FortiGate-60С подтверждает высокую надёжность и безопасность решений компании Fortinet, а также является критически важным требованием при рассмотрении вопросов о применении данного устройства при построении или модернизации и расширении ИТ-инфраструктур в государственных организациях.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

MWS Cloud увеличила GPU-мощности виртуальной инфраструктуры в 1,5 раза

В первой половине 2025 года MWS Cloud расширила ресурсы своей виртуальной инфраструктуры с графическими процессорами в 1,5 раза. Дополнительные мощности появились в двух московских дата-центрах — «Авантаж» и GreenBushDC, а также в одном ЦОД в Санкт-Петербурге.

GPU-инфраструктура используется для обучения и инференса моделей машинного обучения, больших языковых моделей и систем компьютерного зрения.

На её основе можно запускать платформы для ML-разработки и инференса, при этом пользователи оплачивают только фактически потреблённые ресурсы.

Такие мощности востребованы у разработчиков и компаний, работающих с генеративными нейросетями, системами распознавания, высоконагруженными продуктами, а также с задачами рендеринга, симуляций и анализа больших данных.

По данным MWS Cloud, с начала года использование GPU-ресурсов в их облаке выросло почти в 1,7 раза.

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