Вышла версия 4.2 Eset NOD32 for Microsoft Exchange Server

Вышла версия 4.2 Eset NOD32 for Microsoft Exchange Server

В новую версию Eset NOD32 for Microsoft Exchange Server был внесен ряд изменений, которые делают работу с почтовыми серверами еще более безопасной и удобной, говорится в сообщении Eset. Кроме того, в решении была оптимизирована защита от нежелательной почты, а также увеличена производительность самого продукта.



Благодаря встроенному антиспаму письма теперь фильтруются прямо на сервере, а не только на клиентских ПК, что позволяет уменьшить нагрузку на локальную сеть и системные ресурсы рабочих станций. В программе появилась новая функция Greylisting (серые списки), благодаря которой оптимизирована фильтрация спам-сообщений. Кроме того, расширилось число критериев отбора нежелательных писем. Для вредоносных или спам-сообщений предусмотрена специальная папка, в которой можно настроить правила обработки по адресу отправителя, размеру вложения, телу письма и другим параметрам. Также существует возможность настройки правил карантина для писем – папка, где помещаются подозрительные письма, подходящие под критерии, заданные администратором.

Для повышения производительности в решение Eset NOD32 for Microsoft Exchange Server была добавлена возможность запуска сразу нескольких ядер антивируса (от 1 до 20), что позволяет быстрее проверять потоки данных. При этом можно одновременно сканировать сразу несколько подключений с меньшей нагрузкой на систему. Также стало возможным настраивать количество соединений, которые будут одновременно проверяться на наличие вирусов.

В новой версии оптимизированы методы сканирования базы данных электронной почты. При этом решение автоматически ведет мониторинг всех процессов и предоставляет администратору подробный отчет о работе почтового сервера.

Решение Eset NOD32 for Microsoft Exchange поддерживает работу Microsoft Exchange Server 2010, а также совместимо с версиями Microsoft Exchange Server 5.5, 2000, 2003 и 2007.

«В новой версии решения Eset NOD32 for Microsoft Exchange 4.2, прежде всего, усилена защита от спама и писем, содержащих вредоносное ПО, – прокомментировал выпуск новой версии решения Павел Потасуев, директор по информационным технологиям Eset. – Принимая во внимание то, что далеко не все наши клиенты используют в своей ИТ-инфраструктуре современное оборудование и ПО, мы также позаботились об уменьшении нагрузки на систему. При этом решение Eset поддерживает самые последние версии Microsoft Exchange Server, в том числе версию 2010».

В целом Eset NOD32 for Microsoft Exchange Server является комплексным решением для защиты почтовых серверов от вирусов, шпионского и троянского ПО, руткитов, спама и других видов угроз. В основе решения лежит собственная технология Eset ThreatSense, позволяющая детектировать неизвестное вредоносное ПО, еще не внесенное в сигнатурную базу антивируса. Решение также поддерживает технологию HIPS (Host Intrusion Prevention System), которая защищает от попыток внешнего воздействия на систему.

Источник

Подпишитесь на новости

Роскомнадзор встроил машинное обучение в систему фильтрации трафика

Роскомнадзор внедрил механизм фильтрации интернет-трафика на основе машинного обучения и потратил на него 2,27 млрд рублей. Это следует из паспорта ведомственной программы цифровой трансформации на 2026-2028 годы. В документе указано, что РКН использует отечественную модель, развернутую на собственной инфраструктуре.

Ее название не раскрывается, большая языковая модель в системе не применяется.

С паспортом программы ознакомился Forbes. Механизм встроен в автоматизированную систему обеспечения безопасности российского сегмента интернета (АСБИ).

Через нее Роскомнадзор управляет ТСПУ, оборудованием для фильтрации трафика на сетях операторов связи. На установку новых и модернизацию действующих ТСПУ в 2026 году заложено 3,99 млрд рублей основного финансирования и еще 6,2 млрд рублей дополнительного.

О планах использовать ИИ для фильтрации стало известно в январе. В мае ведомство собиралось взять для этого модель Astra AI от «Группы Астра».

VPN в описании механизма прямо не упоминается. Дмитрий Кутейников из RKS Global считает, что модель может оценивать вероятность использования VPN по внешним признакам, например по размеру и ритму пакетов или длительности сессии, без чтения содержимого. По его словам, под ошибочную блокировку могут попасть корпоративные VPN и облачные сервисы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru