CheckPoint представила сетевое решение для предотвращения потери данных

CheckPoint представила сетевое решение для предотвращения потери данных

Компания Check Point Software Technologies Ltd. сегодня объявила о выпуске сетевого решения предотвращения потери данных (Data Loss Prevention, DLP), помогающего компаниям перейти от обнаружения к предотвращению потери данных путем профилактической защиты конфиденциальной, закрытой и секретной информации от непреднамеренной утраты. В Check Point DLP имеются детальные правила, соответствующие принятым в компании процедурам обращения с информацией.



При работе с Check Point DLP пользователь получает оповещение о нарушении процедур обращения с документами, одновременно происходит обучение сотрудника работе с корпоративными данными. В дополнение к многофакторному механизму корреляции, с высокой точностью обнаруживающему нарушения правил работы с информацией, при решении задач DLP компания Check Point учитывает человеческий фактор, позволяя и провоцируя пользователя исправлять возможные нарушения в реальном времени.

«Нет такой компании, перед которой не стояла бы задача предотвращения потери данных. Рано или поздно в жизни каждого наступает момент, когда он отправляет e-mail с конфиденциальной информацией не тому получателю. Компания Check Point первой в отрасли решила проблему утечки данных, — заявил Гил Швед (Gil Shwed), основатель, председатель правления и генеральный директор компании Check Point. — Объединяя новаторские разработки и созданное нами решение предотвращения и исправления ошибок пользователей UserCheck, система Check Point DLP позволяет компаниям применять корпоративные правила и информировать о них пользователей, предотвращая как преднамеренную, так и непреднамеренную потерю данных».

Компании, применяющие Check Point DLP, могут включить технологию UserCheck, уведомляющую пользователей о возможном нарушении режима безопасности при помощи всплывающего сообщения или электронного письма. Работникам предписывается оперативно устранить возникшее нарушение и не допустить потери данных. Реализованная в решении Check Point уникальная функция устранения нарушений пользователями информирует их о корпоративных правилах работы с информацией и возможностях самостоятельного устранения нарушений, а также минимизирует распространение конфиденциальных данных в информационных системах.

Файлы, отправляемые в Интернет, обрабатываются новой системой Check Point MultiSpect — многофакторным механизмом классификации данных, анализирующим проходящий трафик и с высокой точностью определяющим связи между пользователями, типами данных и процессами. Чтобы помочь компаниям предотвращать нарушения с первого же дня внедрения системы, не прибегая к дорогостоящим профессиональным услугам, в решении Check Point DLP предусмотрено более 250 готовых правил, созданных на основе апробированных рекомендаций и призванных предотвратить распространение конфиденциальной информации.

Check Point DLP может устанавливаться на открытые сервера, а также поставляется в составе специализированных устройств DLP-1 для моментальной установки и запуска в эксплуатацию.

Источник

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Российские компании резко нарастили использование китайских больших языковых моделей. По данным MWS Cloud, за первое полугодие 2026 года бизнес израсходовал более 400 млрд токенов — в 11,3 раза больше, чем за весь 2025-й, когда показатель составлял 39,1 млрд.

Безоговорочным лидером осталось семейство Qwen. В 2025 году на него приходилось 20 млрд токенов и 51,1% потребления, а за первые шесть месяцев 2026-го — уже 261,1 млрд и 59,1%.

Второе место сохранила GLM: 91,2 млрд токенов и 20,7%. А вот DeepSeek, занимавшая годом ранее третью строчку, уступила её Kimi. Модели этого семейства набрали 81,4 млрд токенов и 18,4%. Китайская нейросетевая гонка идёт настолько бодро, что вчерашний фаворит сегодня уже ищет себя за пределами пьедестала.

Статистика основана на данных платформ MWS GPT Model Hub и MWS GPT. Их основными клиентами выступают крупные компании. Бизнес использует LLM для работы чат-ботов, персонализации рекламы, подготовки рассылок и описаний товаров, а также анализа отзывов и обращений клиентов. В общем, нейросетям поручают всё, что нужно делать круглосуточно, быстро и желательно без жалоб на понедельник.

По оценке MWS Cloud, весь российский рынок LLM в 2026 году вырастет на 35%, до 19,6 млрд рублей. Облачный сегмент, включающий доступ к моделям по SaaS и API, приблизится к 1,5 млрд рублей.

На фоне спроса MWS Cloud расширила каталог Model Hub почти вдвое — до 17 моделей. В него вошли GLM 5.2, Kimi K2.6, Qwen3.6, Gemma 4, GPT OSS, а также средства распознавания и синтеза речи и реранкеры для поисковых систем и RAG-конвейеров. Доступ предоставляется через единый OpenAI-совместимый API.

Судя по объёму токенов, российский бизнес уже не экспериментирует с китайскими LLM. Он кормит ими рабочие процессы — и аппетит растёт быстрее, чем успевает обновляться каталог моделей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru