NGS Distribution, ИнфоТеКС и Symanitron представили новый шлюз безопасности

NGS Distribution, ИнфоТеКС и Symanitron представили новый шлюз безопасности

NGS Distribution, Symanitron и ИнфоТеКС объединились для решения задач по обеспечению безопасного удалённого управления промышленными объектами, такими как трансформаторные и насосные станции, шкафы управления дорожным движением и городским освещением, а также производственными площадками металлургических и машиностроительных производств.

В рамках сотрудничества компаний разработан совместный продукт - Symanitron VipNet 100.

Symanitron VipNet 100 - это российский промышленный шлюз безопасности, предназначенный для работы в производственных условиях. Он способен работать в температурном диапазоне от -15 до +60 °С и не требует обслуживания, а также выдерживает вибрации и удары согласно МЭК 60068-2-6 и МЭК 60068-2-27 соответственно.

Symanitron VipNet 100 включает в себя лучшие разработки компаний Symanitron и ИнфоТеКС и представляет собой надёжное решение, способное решать задачи по созданию защищённых соединений между объектами и разграничению прав доступа пользователей к ним.

«Современные информационные технологии стерли грань между обычными компьютерными сетями и автоматизированными системами управления технологическим процессом (АСУ ТП). Использование в АСУ ТП открытых каналов связи, в том числе Интернета, выявило потребность в обеспечении их защиты. Symanitron ViPNet 100 является отечественной разработкой, что в условиях импортозамещения делает ее очень востребованной на рынке. Шлюз безопасности предназначен для обеспечения целостности и конфиденциальности каналов управления и мониторинга средств АСУ ТП», - прокомментировал Дмитрий Гусев, заместитель генерального директора компании ИнфоТеКС.

Александр Гришин, генеральный управляющий компании Symanitron, отметил, что два года назад, совместно с NGS Distribution и ИнфоТеКС, была начата работа по созданию российского промышленного межсетевого экрана, который был бы широко востребован в проектах электросетевых и электрогенерирующих предприятий, а также в транспортной и нефтегазовой отраслях. «Symanitron ViPNet 100 – первый продукт в этом направлении, который уже сейчас способен решать «горячие» задачи заказчиков. Мы надеемся, что мы продолжим наше сотрудничество с ИнфоТеКС и NGS Distribution, будем активно развиваться в направлении кибербезопасности, предлагая партнёрам надёжные, функциональные и сертифицированные решения», - добавил Александр.

Менеджер по развитию бизнеса NGS Distribution, Петухов Алексей, подтвердил: «Соглашение о взаимодействии ИнфоТеКС, Symanitron и NGS Distribution в направлении решений по обеспечению кибербезопасности в АСУТП было достигнуто давно, так как количество запросов, поступающих в ИнфоТеКС и Symanitron в этом направлении было велико, не говоря уже о количестве запросов в наших текущих проектах. Сейчас мы готовы предложить решение, которое будет надёжно решать задачи по безопасному удалённому доступу к промышленным объектам. Это минимальное, но, безусловно, востребованное решение. А возможность встроить его в существующие защищённые ViPNet-сети делает его более удобным в интеграции и эксплуатации».

Яндекс с нуля обучил полностью суверенную языковую модель

Яндекс представил Alice AI Foundation LLM — базовую версию новой языковой модели, полностью обученной с нуля. Компания самостоятельно собрала корпус, выбрала архитектуру и гиперпараметры, не используя готовые зарубежные модели.

Как сообщают «Ведомости», Alice AI Foundation содержит 80 млрд параметров и обучена на 18 трлн токенов. Благодаря архитектуре Mixture of Experts при обработке каждого токена активируются только 3 млрд параметров — весь 80-миллиардный коллектив одновременно будить не приходится. Контекстное окно достигает 262 144 токенов.

По внутренним тестам Яндекса, модель делит лидерство с Qwen3.5-35B-A3B-Base на задачах AIME 2026 и превосходит Nemotron-3-Super-120B-A12B-Base в ряде тестов на программирование, используя в четыре раза меньше активных параметров. В русскоязычных фактологических заданиях она также обошла более крупную DeepSeek-V4-Flash-Base с 284 млрд параметров. Впрочем, результаты получены на инфраструктуре самой компании и ещё нуждаются в независимой проверке.

Для оценки знаний, актуальных русскоязычной аудитории, Яндекс разработал бенчмарки WikiWebFacts и HardMultiQA. Первый проверяет знание дат, событий, определений и персоналий, второй — умение работать со сложными вопросами из медицины, права, ИТ и искусства. Наборы заданий, эталонные ответы и протоколы оценки опубликованы вместе с моделью.

Инженеры также переработали оптимизатор, совместив обмен данными между видеокартами с вычислениями и примерно вдвое ускорив шаги оптимизации. Каскад классификаторов сократил затраты на отбор обучающих документов в десятки раз, сохранив около 95% полезных материалов.

Веса, технические материалы и бенчмарки уже доступны на Hugging Face под Apache 2.0. Но это претрейн, а не готовый чат-бот: перед внедрением модель придётся дообучить и настроить. В будущем она станет полигоном для единой рассуждающей модели и ИИ-агентов «Алисы».

Яндекс называет разработку полностью суверенной, однако официальный порядок присвоения такого статуса в России заработает только в марте 2027 года.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru