McAfee представила решение Email and Web Security Appliance 5.5

McAfee представила решение Email and Web Security Appliance 5.5, призванное помочь пользователям защититься от новейших угроз, распространяемых по электронной почте и через веб-ресурсы, а также управлять трафиком электронной почты и веб-трафиком, снижая потребность в услугах администратора.

Новые устройства McAfee для обеспечения веб-безопасности и защиты электронной почты обладают следующими особенностями:

Интеграция технологий Artemis и TrustedSource: Это первое устройство McAfee, использующее глобальные технологии анализа угроз Artemis и TrustedSource.

Кластеризация устройств и балансировка нагрузки: Несколько устройств могут быть объединены в кластер, разделяя области сканирования, что позволяет повысить гибкость и масштабируемость системы, а также консолидировать процессы управления и отчетности.

Упрощенная инсталляция: Автоматическое определение конфигурации сети, а также использование удобного мастера настроек, позволяют упростить процесс установки, сократить требуемое время.

Новые мастера настройки политики контентной фильтрации: Упрощенная процедура создания и настройки политик обработки контента, использующая новые мастера настройки и расширенные словари позволяет добиться большей гибкости системы.

Интегрированная система URL-фильтрации: Система фильтрации URL также входит в состав версии 5.5 и не требует дополнительной оплаты. Она позволяет классифицировать веб-сайты более чем по 90 категориям, обеспечивая гранулированный мониторинг использования веб-ресурсов, а также применение политик безопасности.

Источник

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Яндекс Дзен, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

В МГУ разработали систему проверки защищённости ИИ-продуктов

Сотрудники Центра компетенций Национальной технологической инициативы (ЦК НТИ) по большим данным, действующего на базе МГУ, разработали решение для проверки устойчивости ИИ-систем к кибератакам.

Как выяснил RT, платформа предоставляет возможность загрузки моделей машинного обучения в облако, где они в автоматическом режиме проходят тестирование. На выходе пользователь получает не только оценку, но также дообученный вариант, способный исправно работать в условиях различных внешних воздействий и изменений.

Созданное в МГУ решение пригодно для проверки любых систем, построенных на основе нейросетевых языковых моделей. Авторы считают, что их разработка окажется особенно полезной в применении к автопилотам грузовых автомобилей и поездов, системам идентификации по фото, видео, голосу, а также системам распознавания текста в аудиосообщениях: такие ИИ-помощники наиболее часто подвергаются кибератакам.

Команда ЦК НТИ создала прототип сервиса проверки и уже работает с рядом крупных российских клиентов над повышением устойчивости их ИИ-продуктов.

«В последние годы с активным внедрением систем ИИ в повседневную жизнь — например, голосовых банковских помощников, автопилотов, сервисов медицинской диагностики, систем идентификации на транспорте — стало понятно, что тематика устойчивости к атакам скоро станет очень востребована», — отметил Денис Гамаюнов, доцент факультета ВМК МГУ.

По мнению эксперта, в ближайшие годы рынок средств защиты систем ИИ возрастет в несколько раз.

«Безусловно, защита серверов, на которых запущен код ИИ, важна, но злоумышленникам интереснее скорее нарушить, а не прекратить его работу, чтобы тот выдавал некорректные решения, — комментирует Сергей Полунин, руководитель группы защиты инфраструктурных ИТ-решений компании «Газинформсервис». — Например, если хакеры доберутся до обучающей выборки и сумеют добавить в нее свои объекты, то обученная на такой выборке модель будет ошибаться и выдавать неправильные результаты».

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Яндекс Дзен, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru