Новая совместная разработка ContentKeeper и «Лаборатория Касперского»

Новая совместная разработка ContentKeeper и «Лаборатория Касперского»

ContentKeeper Technologies, глобальный лидер, поставляющий масштабируемые решения по интернет-фильтрации и безопасности, объединил усилия с «Лабораторией Касперского» для создания интегрированной системы фильтрации интернет-контента и антивирусной защиты, которую представляет сегодня российским предприятиям через своего ключевого партнера в регионе компанию SoftBCom.  

Это решение, соединяющее лидирующий и завоевавший высокое доверие пользователей антивирусное ядро с глобальной признанной системой фильтрации интернет-контента «ContentKeeper Web», позволяет реализовывать масштабируемый контроль над доступом к интернету и защиту от разнообразного вредоносного содержимого, распространяемого через Web.
«Лаборатория Касперского» является авторитетным мировым брендом, поставляющим самые современные технологии защиты от разнообразных интернет-угроз, включая вирусы, спам, фишинговые атаки и шпионские программы. Она известна высочайшей скоростью обнаружения и молниеносной реакцией на новые возникающие угрозы.

«Сотрудничество с «Лабораторий Касперского» дает нам возможность предлагать все те качества, свойственные известному, уважаемому и высоконадежному бренду и его технологиям, которые обеспечивают защиту от разнообразных интернет-угроз, и мы с большим удовольствием представляем это решение российскому рынку», - говорит Маниш Кумар (Manish Kumar), глава ContentKeeper в области продаж и маркетинга. - «Предприятия могут использовать достоинства комбинированного решения по фильтрации интернет-контента и защите от вирусов, поставляемого на масштабируемой и надежной платформе. Это поможет им противостоять многосторонней природе угроз, связанных с использованием интернета».

Это комбинированное решение применимо для предприятий всех масштабов, от крупных до средних и малых. В совокупности с быстрой и эффективной фильтрацией контента и контролем доступа к интернету, оно осуществляет сканирование потока данных в реальном времени для обнаружения и удаления вирусов, червей, троянских программ и другого вредоносного кода, который в составе интернет-трафика проходит через большинство типов прокси серверов.

В МФТИ подобрали работающие альтернативы GPU NVIDIA

Институт искусственного интеллекта МФТИ оценил возможности альтернативных графических процессоров (GPU) от китайских производителей. Параллельно в Физтехе был создан Центр компетенций, основной задачей которого стала помощь бизнесу в построении инфраструктуры для работы с искусственным интеллектом.

Российские компании столкнулись с увеличением сроков поставок, ограничениями на загрузку драйверов и отсутствием официальной поддержки оборудования NVIDIA, графические ускорители которой традиционно используются при построении ИИ-инфраструктуры.

В этих условиях бизнесу приходится пересматривать привычные подходы и искать альтернативные технологические решения.

Институт искусственного интеллекта МФТИ провёл комплексное исследование рынка альтернативных ускорителей, преимущественно китайского производства. В рамках работы специалисты изучали архитектурные особенности оборудования, состояние драйверов, совместимость с популярными фреймворками и поведение ускорителей под нагрузкой при выполнении различных задач — от работы с большими языковыми моделями и системами компьютерного зрения до распределённых вычислений.

По итогам испытаний наилучшие результаты показали видеокарты s4000 от Moore Threads и C500 от MetaX. Они продемонстрировали высокую производительность и стабильную работу во всех ключевых сценариях, включая длительную непрерывную нагрузку. В ряде тестов их производительность оказалась сопоставимой с NVIDIA A100, а в отдельных случаях — даже превосходила её.

«Мы оценивали скорость и воспроизводимость вычислений, устойчивость при росте нагрузки и стабильность поведения моделей на разных типах ускорителей. Эти параметры определяют пригодность систем для длительной эксплуатации. По итогам исследований мы сформировали программно-аппаратные конфигурации, обеспечивающие необходимую производительность языковых моделей на альтернативных платформах. Такой подход формирует предсказуемый жизненный цикл ИИ-решений и позволяет компаниям системно планировать эксплуатацию систем в собственных контурах», — рассказал научный директор Института искусственного интеллекта МФТИ Юрий Визильтер.

В МФТИ пообещали продолжить тестирование новых поколений ускорителей, а также подготовку практических рекомендаций по их использованию для решения типовых задач.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru