Шлюз безопасности Blue Coat использует технологии ЛК

Шлюз безопасности Blue Coat использует технологии Лаборатории Касперского

Технология белых списков и антивирусный движок «Лаборатории Касперского» интегрированы в новое поколение решения Content Analysis System S500, разработанного компанией Blue Coat Systems – давним технологическим партнером «Лаборатории Касперского». Новый шлюз безопасности предназначен для защиты корпоративной IT-инфраструктуры как от известных угроз, так и от атак нулевого дня.

Технология белых списков, разработанная «Лабораторией Касперского», позволяет сверять исполняемые файлы, передаваемые через шлюз, со специальным белым списком, представляющим собой базу знаний о существующих приложениях. Список содержит сведения о более чем миллиарде проверенных и гарантированно не представляющих опасности файлов, и постоянно пополняется данными о вновь выходящих программах. Благодаря этой технологии шлюз безопасности не тратит время и ресурсы на проверку каждого приложения, а исследует только потенциально опасные объекты. Кроме того, технология белых списков позволяет включать на шлюзе режим «Запрет по умолчанию», при котором исполняемые файлы, отсутствующие в белом списке, будет запрещено передавать. Данная функция особенно актуальна для информационных систем критической инфраструктуры.

В свою очередь, антивирусное ядро «Лаборатории Касперского» комбинирует сигнатурные и эвристические методы для защиты от всевозможного вредоносного программного обеспечения. Благодаря же наличию технологии белых списков в решении движок сканирует лишь те файлы, которые не содержатся в базе данных, экономя таким образом мощность и ресурсы шлюза.

«Мы гордимся тем, что можем поделиться своей экспертизой и опытом противодействия киберугрозам с компанией Blue Coat Systems, которая стала первым технологическим партнером, внедрившим в свои шлюзы нашу передовую технологию белых списков», – отметил Никита Швецов, директор по исследованиям и разработке «Лаборатории Касперского».

«Решение Advanced Threat Protection, частью которого является Content Analysis System, зарекомендовало себя как надежная система безопасности, в том числе и благодаря использованию технологий «Лаборатории Касперского». Мы надеемся, что его обновленный вариант покажет себя как не менее эффективный инструмент защиты от киберугроз», – заявил Кевин Флинн, директор по продуктовому маркетингу Blue Coat Systems.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Спрос на ИИ-расшифровку медицинских анализов в России вырос в 8 раз

Сервис «СберЗдоровье» отмечает значительный рост обращений пользователей, связанных с расшифровкой результатов анализов и медицинских исследований. При этом пользователи всё чаще ожидают не только интерпретации показателей, но и составления персонализированного плана дальнейших обследований.

По данным сервиса за период с мая по октябрь 2025 года, количество запросов на интерпретацию анализов выросло в восемь раз в годовом выражении. Число обращений с просьбой сформировать план действий на основе результатов увеличилось на 41%.

Чаще всего пользователи просят объяснить результаты следующих исследований:

  • гормоны щитовидной железы (ТТГ, Т3, Т4, АТ-ТПО);
  • показатели обмена железа (ферритин, гемоглобин, железо);
  • липидный профиль / холестерин;
  • витамины D и B12;
  • показатели функции печени (АЛТ, АСТ, ГГТ, билирубин).

«Рост спроса связан с удобством и скоростью получения информации о состоянии здоровья. Сервис расшифровки анализов на базе искусственного интеллекта позволяет пациентам быстро получить предварительную оценку еще до консультации с врачом», — рассказал «Коммерсанту» управляющий директор «СберЗдоровья» Иван Виноградов.

Однако медицинское сообщество выражает обеспокоенность. Основатель сети Grand Clinic Ольга Шуппо отметила, что решения ИИ могут основываться на усреднённых референсных значениях, не учитывающих индивидуальные особенности пациента, его анамнез и клиническую картину.

По её словам, это может привести к хронизации заболеваний, появлению новых проблем из-за ошибочных рекомендаций и в целом к ухудшению качества здоровья населения.

Совладелец сети клиник доктора Омарова Зарема Омарова подчеркнула, что без контекста — данных о возрасте, жалобах, истории болезни — любые числовые отклонения в анализах малоинформативны.

Научный сотрудник НМИЦ терапии и профилактической медицины Минздрава Евгения Грицаева напомнила, что, например, слегка повышенный ТТГ можно ошибочно принять за гипотиреоз и назначить ненужное лечение. Опасность могут представлять и рекомендации принимать высокие дозы витамина D. В то же время ИИ может пропустить серьёзное отклонение, решив, что оно несущественно.

Руководитель качества нейросети Алисы AI Никита Рыжиков отметил, что алгоритмы не способны давать полностью точные рекомендации, и все советы сопровождаются напоминанием: окончательный диагноз и назначение терапии — зона ответственности квалифицированного врача.

Ранее вице-спикер Госдумы Борис Чернышов предложил маркировать все медицинские рекомендации нейросетей и запретить им назначать лекарственные препараты. Основание — отсутствие какой-либо ответственности ИИ за последствия для пользователей.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru