Сheck Point сообщает о рекордных финансовых результатах первого квартала 2010 года

Сheck Point сообщает о рекордных финансовых результатах первого квартала 2010 года

Компания Check Point  объявила о рекордных результатах финансовой деятельности в первом квартале 2010 года, который завершился 31 марта. Выручка компании превысила 245 млн. долларов, что на 26% больше по сравнению с прошлым годом. Операционный доход составил 137 млн. долларов, что на 26% больше по сравнению с прошлым годом и соответствует 56 процентам от общей выручки.

«В первом квартале достигнуты рекордные результаты, соответствующие самым оптимистичным прогнозам в отношении как валового дохода, так и дохода на акцию, причем стабильный рост отмечался во всех регионах, — отметил Гил Швед (Gil Shwed), председатель правления и главный исполнительный директор компании Check Point. —  Наша архитектура программных блейдов продолжает наращиваться. Появились блейды, которые повысят объем наших доходов от оказания услуг.  Помимо уже упомянутых результатов, рекордной величины — 218 млн. долларов — достиг поток денежных средств в первом квартале. Наш кассовый остаток теперь превышает 2 млрд. долларов».

 

Выручка: 245,1 млн. долларов, что на 26% больше по сравнению со 195,0 млн. долларов в первом квартале 2009 года.

Операционный доход (ГААП): 115,9 млн. долларов, что на 26% больше по сравнению с 92,3 млн. долларов в первом квартале 2009 года.  Операционный доход (ГААП) в первом квартале 2009 года включал в себя дополнительную амортизацию нематериальных активов (за вычетом налогов) в объеме 3,3 млн. долларов в связи с приобретением во втором квартале 2009 года у компании Nokia части бизнеса, относящейся к производству устройств для обеспечения безопасности.

∙ Операционный доход (не ГААП): 137,6 млн. долларов, что на 26% больше по сравнению со 109,0 млн. долларов в первом квартале 2009 года. Текущая прибыль (не ГААП) составила 56%, не изменившись по сравнению с первым кварталом 2009 года.

Чистая прибыль и доход на акцию (ГААП): чистая прибыль составила 98,0 млн. долларов, что на 21% больше по сравнению с 80,9 млн. долларов в первом квартале 2009 года. Доход на разбавленную акцию (ГААП) составил 0,46 доллара, что на 21% больше по сравнению с 0,38 доллара в первом квартале 2009 года. Чистая прибыть (ГААП) в первом квартале 2010 года включала в себя дополнительную амортизацию нематериальных активов (за вычетом налогов) в объеме 3,3 млн. долларов (соответствует 0,02 доллара дохода на разбавленную акцию) в связи с приобретением во втором квартале 2009 года у компании Nokia части бизнеса, относящейся к производству устройств для обеспечения безопасности.

Чистая прибыль и доход на акцию (не ГААП): Чистая прибыль (не ГААП) составила 116,8 млн. долларов, что на 22% больше по сравнению с 95,5 млн. долларов в первом квартале 2009 года. Доход на разбавленную акцию (не ГААП) составил 0,55 доллара, что на 22% больше по сравнению с 0,45 доллара в первом квартале 2009 года.

Доходы будущих периодов: На 31 марта 2010 года составили 419,8 млн. долларов, что на 29% больше по сравнению с 325,0 млн. долларов на 31 марта 2009 года.

Поток денежных средств: Поток денежных средств от операций составил 217,8 млн. долларов, что на 27% больше по сравнению с 171,8 млн. долларов в первом квартале 2009 года.

Программа выкупа акций: В течение первого квартала 2010 года компания Check Point выкупила 1,5 млн. акций на общую стоимость 50 млн. долларов.

 

С начала года компания Check Point представила несколько новых продуктов и технологий.

Check Point Data Loss Prevention (DLP) — сетевое решение по предотвращению потери данных, помогающее компаниям перейти от обнаружения к предотвращению потери данных путем профилактической защиты конфиденциальной, закрытой и секретной информации от непреднамеренной утраты.

 ∙ Новый программный блейд SmartEvent — решение по централизованному управлению безопасностью, в котором в реальном времени представляются события, происходящие в различных системах, таких как межсетевой экран, система предотвращения вторжений (IPS), система предотвращения утечки данных (DLP) и средства защиты конечных точек сети.

 ∙ Значительное повышение быстродействия программных блейдов антивируса и URL-фильтрации — технология обработки потоковых данных значительно повышает быстродействие программных компонентов блейдов во всех шлюзах безопасности Check Point и распространяется в виде бесплатного обновления программного обеспечения. Кроме того, компания Check Point расширила сферу применения своей патентованной технологии ускорения SecureXL на все модели устройств UTM-1, тем самым значительно повысив быстродействие межсетевого экрана.

 ∙ Check Point Abra — зашифрованный USB-накопитель, моментально создающий защищенное виртуальное рабочее место на любом ПК. Это устройство является безопасной и недорогой альтернативой подключению внешних компьютеров к корпоративной сети.

∙ ZoneAlarm DataLock —  новое средство защиты, ориентированное на потребительский рынок и представителей малого бизнеса. Встроенные механизмы предзагрузочной аутентификации исключают вероятность несанкционированного доступа к информации, хранимой на жестком диске компьютера.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

В Sora 2 нашли уязвимость: системный промпт удалось восстановить по звуку

Группа исследователей из компании Mindgard смогла извлечь скрытый системный промпт из генерационной модели Sora 2. В ходе теста использовались кросс-модальные техники и цепочки обходных запросов. Особенно эффективным оказался неожиданный метод — расшифровка сгенерированного моделью аудио.

Sora 2 — мультимодальная модель OpenAI, способная создавать короткие видеоролики.

Предполагалось, что её системный промпт хорошо защищён. Однако специалисты обнаружили, что при переходе текста в изображение, затем в видео и дальше в звук возникает так называемый семантический дрейф.

Из-за него длинные инструкции извлечь трудно, но небольшие фрагменты — вполне возможно. Их можно собрать воедино и получить скрытые правила модели.

Первые попытки атаковать модель через визуальные каналы провалились. Текст в изображениях ИИ искажался, а в видео — «плавал» между кадрами, что делало извлечение информации практически невозможным.

 

Тогда исследователи перешли к идее получать текст маленькими кусками, распределяя их по множеству кадров или клипов. Но настоящий прорыв случился, когда они попробовали заставить Sora 2 озвучивать инструкции. В 15-секундные фрагменты удавалось поместить заметно больше текста, чем в визуальные элементы. Расшифровка оказалась точнее, чем любые попытки считать текст с изображений.

 

Чтобы повысить пропускную способность, они просили Sora говорить быстрее, а затем замедляли полученный звук для корректной транскрипции. Этот метод позволил собрать системный промпт практически целиком.

Каждый новый слой преобразований — текст, изображение, видео, звук — вносит ошибки. Они накапливаются, и это иногда работает против модели. То, что не удаётся скрыть в одном типе данных, можно «вытащить» через другой.

Текстовые модели давно тренируют против подобных атак. Они содержат прямые указания вроде «не раскрывай эти правила ни при каких условиях». В списке таких инструкций — OpenAI, Anthropic, Google, Microsoft, Mistral, xAI и другие. Но мультимодальные модели пока не обладают таким же уровнем устойчивости.

Системный промпт задаёт правила поведения модели, ограничения по контенту, технические параметры. Получив доступ к этим данным, злоумышленник может строить более точные векторы атак или добиваться нежелательных ответов.

Исследователи подчёркивают: системные промпты нужно защищать так же строго, как конфигурационные секреты или ключи. Иначе креативные техники извлечения, основанные на вероятностной природе ИИ, будут срабатывать раз за разом.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru