Выпущен пакет Oracle Audit Vault and Database Firewall для защиты БД

Выпущен пакет Oracle Audit Vault and Database Firewall для защиты БД

Компания Oracle предложила заказчикам новый продукт, состоящий из двух технологий, ранее доступных по отдельности, по названием Oracle Audit Vault and Database Firewall. Это решение предназначено для защиты корпоративных баз данных от несанкционированного доступа и фальсификаций. Кроме прочих достоинств, новый интегрированный набор облегчает развертывание защитных инструментов в среде заказчика.

Пакет Oracle Audit Vault and Database Firewall (хранилище аудиторской информации и брандмауэр для БД), сочетает в себе перехват сетевого трафика для обнаружения возможных угроз, а также инструменты для анализа данных аудита. Кроме того, новый пакет позволяет выполнять аудиторскую проверку операционных систем, служб каталогов и других источников вне рамок СУБД Oracle или СУБД других производителей.

Пакет Oracle Audit Vault and Database Firewall поставляется заказчикам в форме самостоятельной виртуальной машины для развертывания на имеющихся мощностях. Ранее эти продукты — архив данных аудита Audit Vault и БД-браундмауэр Database Firewall — приходилось приобретать и устанавливать отдельно. Примечательно, что кроме фирменных СУБД Oracle, новый пакет поддерживает мониторинг SQL-трафика для таких популярных платформ, как Microsoft SQL Server, MySQL и IBM DB2, передает soft.mail.ru.

Новое решение, поставляемое в виде готового виртуального сервера, служит единым репозитарием для хранения журналов аудита и журналов событий. На основе этого репозитария пользователи могут генерировать десятки готовых отчетов. Кроме того, поддерживается доработка отчетов по потребности каждого клиента.

Необходимо учитывать, что модуль Database Firewall создан на базе технологий, созданных компанией Secerno — корпорация Oracle поглотила ее в 2010 г. Этот модуль может выступать в роли активного брандмауэра, блокируя атаки, либо может работать в режиме аудита, выполняя только функции фиксации событий. По мнению некоторых специалистов, функции записи событий и генерации отчетов можно было перенести в модуль Audit Vault, а в нынешнем виде эти модули существенно пересекаются по функциям. С другой стороны, укрупнение продуктовой линейки в сфере решений для обеспечения безопасности БД действительно поможет заказчикам, поскольку обилие разнообразных дополнительных решений с отдельными лицензиями сильно затрудняет принятие решений о покупке.

Кроме облегчения жизни для заказчиков, укрупнение линейки защитных инструментов может положительно сказаться на продажах ПО от Oracle. Укрупненные решения, соединяющие в себе сразу несколько ранее известных технологий, в сочетании с моделью развертывания в виде виртуальных серверов, выглядит более привлекательно для приобретения. Такая модель хорошо подходит для крупных глобальных внедрений. Как бы то ни было, по данным сторонних системных интеграторов, заказчики проявляют наибольшее внимание к таким продуктам Oracle, как Advanced Security, Data Masking и Label Security, а пакет Database Firewall and Audit Vault пока не вызывает большого интереса, хотя с официальным выпуском объединенного пакета эта ситуация может измениться.

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