Stonesoft присоединилась к партнерской программе IBM Security Intelligence

Stonesoft присоединилась к партнерской программе IBM Security Intelligence

Stonesoft присоединилась к партнерской программе  IBM Security Intelligence

Корпорация Stonesoft, сообщила об успешной сертификации своих решений по программе SIPP (Security Intelligence Partner Program) в лаборатории Q1 Labs, принадлежащей корпорации IBM. Интеграция решений Stonesoft с платформой анализа угроз ИТ-безопасности IBM QRadar Security Intelligence с помощью открытых протоколов позволит производить более глубокую корреляцию событий безопасности и событий уровня приложений и упростит работы по внедрению.

Программа Security Intelligence Partner Program позволяет компаниям интегрироваться с платформой анализа угроз QRadar, обеспечивая предоставление оперативных данных об активах, событиях, уязвимостях и угрозах безопасности, управление конфигурациями и информационными потоками, а также управление автоматическими обновлениями. Совместное тестирование как часть сертификации SIPP гарантирует интероперабельность решений Stonesoft с платформой QRadar Security Intelligence.

Вся линейка продуктов Stonesoft включает в себя: первый в отрасли ИБ динамический трансформер безопасности Security Engine, межсетевой экран следующего поколения (NGFW), интеллектуальную систему предотвращения вторжений IPS, а также шлюз защиты удаленного доступа SSL VPN под централизованным управлением Stonesoft Management Center. Логи со всех устройств Stonesoft могут передаваться в QRadar в формате Log Event Enhanced Format (LEEF). Кроме того, в Stonesoft Management Center также могут поступать логи от других устройств в LEEF –совместимом формате, таким образом усиливая функционал решений Stonesoft по поддержке управления логами с устройств третьих производителей.

«Ранее сотрудничество между разработчиками в области информационной безопасности по поводу обмена данными о событиях было затруднено, в основном, из-за отсутствия стандартов. Это партнерство позволяет поднять взаимодействие между IBM и Stonesoft на новый уровень в части инженерных изысканий, поддержки и интеграции продуктов, что позволит обмениваться информацией и преодолеть “узкие места” при интеграции и развертывании решений. Наши общие заказчики безусловно выиграют от уменьшения времени разбора инцидентов, более простых интеграции и внедрения» - отметил Matt Ward, старший менеджер по продуктам IBM Q1 Labs.

“Stonesoft рада присоединиться к партнерской программе IBM. Мы стремимся предоставить нашим клиентам как можно лучшую наглядность и осведомленность по тому, что происходит в их сети. Комплексные решения по сетевой безопасности Stonesoft вместе с платформой QRadar Security Intelligence позволят организациям обеспечить эффективную защиту своих критичных информационных ресурсов и бизнеса в мультивендорных инфраструктурах”, - прокомментировал Tero Jantunen, менеджер по продукту SMC корпорации Stonesoft.

Подпишитесь на новости

ИИ спроектировал процессор уровня Arm Cortex-A53 без ручного описания схемы

Нейросетям уже мало писать код, они добрались до проектирования процессоров. Как сообщила команда проекта QiMeng, автоматически созданный CPU второй версии по производительности сопоставим с Arm Cortex-A53, знакомым по смартфонам прошлых поколений. До современных флагманов далеко, но это уже заметно сложнее очередной кнопки на сайте.

Результаты разработчики опубликовали на официальной странице QiMeng.

Исследователи автоматизируют создание логики процессора по примерам входных данных и ожидаемых результатов. В традиционном подходе инженеры сначала вручную описывают схему на специальном языке. Здесь значительную часть этой работы берёт на себя алгоритм.

Предыдущая версия, QiMeng-CPU-v1, получила проект RISC-V-процессора за пять часов. Чип затем изготовили: он смог запустить Linux и показал производительность, сопоставимую с Intel 80486SX.


Вторая версия перешла к суперскалярной архитектуре, позволяющей выполнять несколько команд за такт. По оценке авторов, её производительность примерно в 380 раз выше показателя передовых предшествующих методов автоматического проектирования.

Пожалуй, наиболее интересный результата здесь в сокращении ручной работы при создании вычислительных ядер. В сущности, перспектива поручать алгоритмам всё более сложные части проектирования уже подкреплена работающим чипом, а не только красивыми слайдами.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru