Trend Micro выпустила OfficeScan 10.5 для защиты конечных точек виртуальных инфраструктур

Trend Micro выпустила OfficeScan 10.5 для защиты конечных точек виртуальных инфраструктур

Решение Trend Micro OfficeScan 10.5, в основу которого легли «облачные» интеллектуальные модули инфраструктуры Trend Micro Smart Protection Network, ориентировано на решение уникальных задач, характерных для конечных точек в инфраструктуре виртуальных десктопов (VDI). Согласно результатам внутреннего тестирования, решение OfficeScan 10.5 позволяет корпорациям более чем вдвое увеличить количество виртуальных машин в расчете на хост VDI без ущерба для их безопасности, говорится в сообщении Trend Micro. 



OfficeScan версии 10.5 оснащен поддержкой Citrix XenDesktop и VMware View. Как отмечается, традиционные решения для защиты конечных точек создают дополнительную нагрузку на общие аппаратные ресурсы VDI, в результате чего замедляется работа систем, и корпорации вынуждены снижать уровень систем безопасности. OfficeScan 10.5 препятствует возникновению конфликтов за ресурсы и оптимизирует операции сканирования в виртуальных компьютерах. По информации Trend Micro, это позволяет увеличить число виртуальных машин в расчете на один сервер VDI — как Citrix, так и VMware — без ущерба для уровня безопасности и соответствия нормативным требованиям.

В то же время, OfficeScan 10.5 обеспечивает «облачную» защиту конечных точек, совместимую с Windows 7. Благодаря модульной архитектуре, обеспечивающей простоту развертывания решения, и незначительному объему потребляемых ресурсов корпорации смогут получить максимальную отдачу от своих инвестиций в Windows 7, утверждают в компании.

Кроме того, в новой версии OfficeScan у клиентов есть возможность развернуть службу оценки репутации на локальном сервере своей сети, что позволяет повысить производительность защиты, ускорить загрузку страниц в браузерах и оптимизировать затраты за счет сокращения объема внешнего трафика. Службы оценки репутации сайтов и файлов, входящие в состав инфраструктуры Trend Micro Smart Protection Network, обеспечивают защиту от новейших угроз, избавляя клиентов от необходимости ожидания выпуска очередных обновлений.

В целом OfficeScan 10.5 позволяет управлять более чем 20 тыс. конечных точек с одного сервера OfficeScan Management Server. Новая система позволяет клиентам Trend Micro управлять физическими и виртуальными компьютерами с единой консоли управления, подчеркнули в компании. Кроме того, у клиентов появляется возможность консолидировать установку OfficeScan и упростить управление клиентами.

Продукт Trend Micro OfficeScan входит в систему Trend Micro Enterprise Security ― комплекс тесно взаимосвязанных продуктов, услуг и решений для защиты информации на базе инфраструктуры Trend Micro Smart Protection Network.

Источник

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

Языковые модели тупеют от мусорных данных из интернета

Группа исследователей из Университета Техаса и Университета Пердью предложила необычную идею: большие языковые модели (LLM), вроде ChatGPT, могут «тупить» от некачественных данных примерно так же, как люди — от бесконечных часов в соцсетях.

В отчёте специалисты выдвигают «гипотезу гниения мозга LLM». Суть проста: если продолжать дообучать языковую модель на «мусорных» текстах из интернета, она со временем начнёт деградировать — хуже запоминать, терять логику и способность к рассуждению.

Авторы понимают, что отличить хороший контент от плохого сложно. Поэтому они решили изучить 100 миллионов твитов с HuggingFace и отобрать те, что подходят под определение «junk».

В первую группу попали короткие твиты с большим количеством лайков и репостов — те самые, которые вызывают максимальное вовлечение, но несут минимум смысла. Во вторую — посты с «низкой семантической ценностью»: поверхностные темы, кликбейт, громкие заявления, конспирология и прочие «триггерные» темы.

 

Чтобы проверить качество отбора, результаты GPT-4o сверили с оценками трёх аспирантов — совпадение составило 76%.

Учёные обучили четыре разные языковые модели, комбинируя «мусорные» и «качественные» данные в разных пропорциях. Потом прогнали их через тесты:

  • ARC — на логическое рассуждение,
  • RULER — на память и работу с длинным контекстом,
  • HH-RLHF и AdvBench — на этические нормы,
  • TRAIT — на анализ «личностного стиля».

Результаты оказались любопытными: чем больше в обучающем наборе было «интернет-мусора», тем хуже модель справлялась с задачами на рассуждение и память. Однако влияние на «этичность» и «черты личности» было неоднозначным: например, модель Llama-8B с 50% «мусора» даже показала лучшие результаты по «открытости» и «низкой тревожности».

Исследователи сделали вывод: переизбыток интернет-контента может привести к деградации моделей и призвали разработчиков тщательнее отбирать данные для обучения. Особенно сейчас, когда всё больше онлайн-текста создаётся уже самими ИИ — и это может ускорить эффект так называемого model collapse, когда модели начинают обучаться на собственных ошибках.

Учёные шутят: если так пойдёт и дальше, возможно, придётся вернуться к книгам — хотя бы ради того, чтобы «накормить» модели чем-то действительно качественным.

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