InfoWatch EgoSecure Endpoint выходит на российский рынок

InfoWatch EgoSecure Endpoint выходит на российский рынок

Группа компаний InfoWatch анонсирует для российского рынка продукт InfoWatch EgoSecure Endpoint – первое решение в линейке InfoWatch, которое ориентировано на массовые продажи в сегменте малого и среднего бизнеса. Основное назначение продукта — защита информации на рабочих станциях и мобильных устройствах.

В России InfoWatch EgoSecure Endpoint будет продаваться через двухуровневую сеть дистрибуции. Эксклюзивное право на продажу продукта в канал получила компания «Аксофт» — стратегический партнер InfoWatch.

Михаил Прибочий, генеральный директор «Аксофт»: «Мы рады возможности стратегического партнерства с компанией InfoWatch и эксклюзивному дистрибуторскому статусу в рамках поставок InfoWatch Egosecure. «Аксофт» располагает необходимым опытом и ресурсами в виде отлаженного механизма взаимодействия с партнерами, комплексной маркетинговой поддержки и всесторонней экспертизы в области дистрибуции продуктов для защиты информации, что позволит нам выполнить взятые на себя обязательства и продемонстрировать достойные коммерческие результаты нашего сотрудничества в самое ближайшее время».

EgoSecure Endpoint представлен в Европе. В немецкоязычных странах около 800 компаний активно используют технологии EgoSecure, установлено более полумиллиона лицензионных копий продукта. Это 10-15% немецкоговорящего рынка защиты конечных устройств (по оценкам менеджмента компании). В ближайшее время планируется выход продукта на рынки Ближнего Востока и Юго-Восточной Азии.

Идеологически InfoWatch EgoSecure Endpoint реализует простую и понятную клиентам концепцию защиты C.A.F.E. – Control, Audit, Filtering and Encryption. EgoSecure – это новый подход к безопасности конечных устройств предприятия, когда заказчик получает весь необходимый защитный функционал «из одних рук». Решение построено по модульному принципу, при необходимости все дополнительные модули можно легко подключить без переустановки основного продукта и активировать через панель управления. Посредством этой панели осуществляется централизованное применение политик безопасности в масштабе всей организации.

Функциональные возможности продукта обеспечивают контроль конечных устройств: внешних носителей данных, устройств связи, принтеров, оптических приводов и пр.; управление приложениями, шифрование и фильтрацию данных по типу файлов, а также защиту информации на мобильных устройствах и носителях.

Наталья Касперская, глава группы компаний InfoWatch: «До сих пор на российском рынке в сегменте средних и малых компаний не было продукта, который бы полностью отвечал представлениям клиентов о легком и удобном решении для защиты информации. Разработчики шли не от потребностей клиентов, а от собственных технических возможностей. Сегодня мы представляем продукт, который изначально ориентирован на бизнес-сценарии использования, на максимальную эффективность защиты информации при минимуме затрат на освоение, внедрение, управление. Опыт продаж за рубежом показывает, что именно такое решение с нетерпением ждут небольшие и средние 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