IBM выпустила новое защитное решение Security Intelligence with Big Data

IBM выпустила новое защитное решение Security Intelligence with Big Data

Корпорация IBM представила решение IBM Security Intelligence with Big Data, объединяющее платформу анализа угроз безопасности с аналитикой «Больших данных» для борьбы с внешними киберугрозами и обнаружения и предотвращения внутренних рисков безопасности. IBM Security Intelligence with Big Data предлагает комплексный подход, который позволяет специалистам по аналитике угроз безопасности расширить свои возможности и оперативно выявлять вредоносную киберактивность, сообщили в IBM.

Новое решение объединяет: возможности платформы IBM QRadar Security Intelligence Platform по корреляционному анализу данных в реальном времени для получения актуальных знаний об угрозах безопасности; функции специализированной аналитики больших массивов структурированных данных (например, оповещений о событиях безопасности устройств, регистрационные журналы ОС, транзакции DNS-серверов и информационные потоки в сети) и неструктурированных данных (сообщения электронной почты, контент социальных медиа, полная информация о пакетах данных и бизнес-транзакции), предоставляемые платформой IBM InfoSphere BigInsights; а также экспертные возможности для сбора доказательств нарушений безопасности. По словам разработчиков, такое сочетание помогает организациям решать наиболее сложные проблемы безопасности, включая «постоянные угрозы повышенной сложности» (Advanced Persistent Threat, APT), мошенничество и инсайдерские угрозы.

«Используя разнообразные активы IBM, мы постоянно расширяем возможности по аналитике угроз безопасности, которые используют наши клиенты, — сообщил Брендан Ханниган (Brendan Hannigan), генеральный менеджер подразделения IBM Security Systems Division. — Наша цель состоит в том, чтобы дать заказчикам понимание реального значения каждого бита данных, независимо от того, где эти данные находятся в сети, а также помощь клиентам извлечь уроки из прошлых событий безопасности, чтобы лучше защитить себя в будущем».

Продвинутым организациям, стремящимся глубже понять риски безопасности, IBM Security Intelligence with Big Data предоставляет широкие возможности по выявлению угроз, объединяя обширный опыт в области безопасности с аналитикой, утверждают в IBM. Расширяя сферу исследования новых типов данных, решение помогает организациям находить ответы на вопросы, которые раньше они даже не могли задавать. Путем анализа структурированных данных из внутренних и внешних источников вместе с неструктурированными данными предприятия, IBM Security Intelligence with Big Data помогает выявлять зловредную активность, глубоко скрытую в корпоративных информационных потоках, передает cnews.ru.

Среди ключевых возможностей нового решения в IBM выделяют: оперативный корреляционный анализ и выявление аномалий в разнообразных по типу и формату данных в системах безопасности и сетях; высокую скорость запроса аналитических данных по безопасности; гибкий анализ как структурированных, так и неструктурированных «Больших данных»; графический интерфейс для визуализации и исследования «Больших данных»; инструментарий для углубленного анализа и контроля сетевой активности.

IBM Security Intelligence with Big Data включает обширную базу инструментов для анализа угроз безопасности, от системы классификации и автоматизированного упорядочивания данных о безопасности до набора правил и информационных панелей, которые систематизируют отраслевые практики и ускоряют окупаемость инвестиций. В особых случаях, для ускорения развертывания и дополнительных преимуществ, IBM планирует поставлять InfoSphere BigInsights Application Accelerators. Решение сопровождается экспертными профессиональными услугами от IBM.

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Российские компании резко нарастили использование китайских больших языковых моделей. По данным MWS Cloud, за первое полугодие 2026 года бизнес израсходовал более 400 млрд токенов — в 11,3 раза больше, чем за весь 2025-й, когда показатель составлял 39,1 млрд.

Безоговорочным лидером осталось семейство Qwen. В 2025 году на него приходилось 20 млрд токенов и 51,1% потребления, а за первые шесть месяцев 2026-го — уже 261,1 млрд и 59,1%.

Второе место сохранила GLM: 91,2 млрд токенов и 20,7%. А вот DeepSeek, занимавшая годом ранее третью строчку, уступила её Kimi. Модели этого семейства набрали 81,4 млрд токенов и 18,4%. Китайская нейросетевая гонка идёт настолько бодро, что вчерашний фаворит сегодня уже ищет себя за пределами пьедестала.

Статистика основана на данных платформ MWS GPT Model Hub и MWS GPT. Их основными клиентами выступают крупные компании. Бизнес использует LLM для работы чат-ботов, персонализации рекламы, подготовки рассылок и описаний товаров, а также анализа отзывов и обращений клиентов. В общем, нейросетям поручают всё, что нужно делать круглосуточно, быстро и желательно без жалоб на понедельник.

По оценке MWS Cloud, весь российский рынок LLM в 2026 году вырастет на 35%, до 19,6 млрд рублей. Облачный сегмент, включающий доступ к моделям по SaaS и API, приблизится к 1,5 млрд рублей.

На фоне спроса MWS Cloud расширила каталог Model Hub почти вдвое — до 17 моделей. В него вошли GLM 5.2, Kimi K2.6, Qwen3.6, Gemma 4, GPT OSS, а также средства распознавания и синтеза речи и реранкеры для поисковых систем и RAG-конвейеров. Доступ предоставляется через единый OpenAI-совместимый API.

Судя по объёму токенов, российский бизнес уже не экспериментирует с китайскими LLM. Он кормит ими рабочие процессы — и аппетит растёт быстрее, чем успевает обновляться каталог моделей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru