Представлена новая платформа безопасности Deep Security 9

Представлена новая платформа безопасности Deep Security 9

Компания Trend Micro, представила новейшую версию платформы для защиты серверов, приложений и данных в физических, виртуальных и облачных средах Deep Security 9. Как отметил в своем выступлении региональный директор Trend Micro в России и СНГ Вениамин Левцов, «Trend Micro выбрала для себя на российском рынке четко определенную нишу – защиту новых направлений в ИТ – и уже добилась существенных результатов.

Рост интереса заказчиков к облачным технологиям и виртуализации вызывает быстрые изменения ландшафта ИТ-инфраструктуры, и как следствие, меняется спектр ИТ-угроз. Новая система безопасности Deep Security 9, выполняя роль комплексной платформы безопасности для физических, виртуальных и «облачных» серверов», призвана формировать повестку дня на рынке информационной безопасности в будущем».

Trend Micro Deep Security — комплексная платформа безопасности для серверов, которая защищает виртуализированные центры обработки данных от уязвимостей, обеспечивает их бесперебойную работу и соответствие нормативным требованиям. Это решение, не требующее установки агентов, помогает упростить систему безопасности при одновременном ускорении окупаемости инвестиций в технологии виртуализации и «облачные» среды.

Тесно интегрированные модули позволяют без труда расширять платформу для защиты серверов, приложений и данных на физических, виртуальных и «облачных» серверах и рабочих станциях. Благодаря этому можно создавать любые конфигурации системы безопасности с использованием агентов и без них, включая брандмауэр, модули проверки репутации веб-сайтов, защиты от вредоносных программ, предотвращения вторжений, контроля целостности и проверки журналов. В результате эта гибкая и высокоэффективная платформа обеспечивает безопасность серверов и защищает важные корпоративные приложения и данные от уязвимостей. Кроме того, она предотвращает перебои в работе предприятий и избавляет от серьезных расходов на экстренную установку исправлений.

«Среди ключевых преимуществ продукта Deep Security 9 можно отметить модульную архитектуру, которая позволяет использовать только тот функционал, который необходим заказчику. Управление системой осуществляется с помощью единой консоли управления, которая дает возможность устанавливать раздельные политики безопасности отдельным физическим и виртуальным серверам, а также предоставлять клиентам полномочия по управлению системой с определенной степенью делегирования. Данные сервисы будут востребованы как сервис-провайдерами, которые могут предложить своим клиентам услугу Security as a Service, так и крупными корпоративными клиентами с иерархической системой управления ИБ, где филиалы могут определять свои собственные стандарты безопасности», – подчеркнул в своем выступлении технический консультант Trend Micro Денис Безкоровайный. – «К важнейшим функциям решения можно отнести и виртуальный патчинг – при обнаруженной уязвимости в приложении система ИБ закрывает брешь на сетевом уровне еще до инсталляции обновления, и для атакующей стороны система будет выглядеть неуязвимой. Таким образом, одновременно минимизируется риск заражения и сокращаются операционные расходы, благодаря чему специалисты получают больше временных ресурсов для решения стратегических задач».

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