«Лаборатория Касперского» выбрала MaxPatrol для контроля защищенности корпоративной сети

«Лаборатория Касперского» выбрала MaxPatrol для контроля защищенности корпоративной сети

Компания «Лаборатория Касперского» использует систему контроля защищенности и соответствия стандартам MaxPatrol, разработанную компанией Positive Technologies, для контроля защищенности внешнего периметра территориально разветвленной сети." title="" class="mceItem">



«Лаборатория Касперского» — это международная группа компаний с центральным офисом в Москве и пятью региональными дивизионами, через которые осуществляется управление деятельностью локальных представительств и партнеров компании в соответствующих регионах: Западная Европа, Восточная Европа, Ближний Восток, Африка, Северная и Южная Америка, Япония и другие страны Азиатско-Тихоокеанского региона. Партнерская сеть компании объединяет более 700 партнеров первого уровня более чем в 100 странах мира. Огромное количество обращений от бизнес-партнеров и конечных пользователей по всему миру поступает в компанию через веб-интерфейсы.

Решение, предложенное «Лаборатории Касперского» компанией Positive Technologies, позволяет осуществлять непрерывный контроль защищенности всех информационных ресурсов внешнего периметра, сетевого оборудования, операционных систем, серверов и рабочих станций, СУБД и прикладных систем, а именно: контролировать соответствие информационных систем, размещенных на внешнем периметре компании, требованиям методических документов, корпоративных и отраслевых стандартов, внутренних политик безопасности; автоматизировать процесс управления уязвимостями, в том числе и в приложениях собственной разработки; автоматизировать процессы инвентаризации, управления уязвимостями и контроля изменений информационных ресурсов.

Директор по информационным технологиям «Лаборатории Касперского» Андрей Тихонов отметил: «Реализованное решение позволит “Лаборатории Касперского” не только получать непрерывный мониторинг уровня защищенности информационных ресурсов компании, но и значительно сократить расходы на эксплуатацию системы оценки защищенности благодаря высокому качеству решения и возможности использования модели SaaS (Software as a Service)».

" />

В России хотят поставить на учет учебные материалы для ИИ-моделей

Минцифры РФ готовит законопроект, обязывающий разработчиков раскрывать сведения о наборах данных, используемых для обучения ИИ-моделей. Инициатива пока обсуждается в профильных ведомствах и сообществах игроков рынка.

Как выяснили «Ведомости», создатели подобных решений должны будут указывать наименование набора для тренинга, дату его создания, формат, объем и происхождение. В перспективе возможно создание специализированного реестра для ИИ.

Предложение выдвинуто в рамках работы правительства над регулированием сферы ИИ. Пока лишь известно, что разрабатываемый закон определит критерии российского происхождения нейросетей, закрепит право на авторство, обязанности и ответственность разработчиков, а также введет маркировку ИИ-контента.

Параллельно российские власти работают над мерами противодействия использованию ИИ в противоправных целях. Предложено даже признать применение ИИ отягчающим обстоятельством при совершении преступлений.

Предложение Минцифры о раскрытии источников обучающих данных для больших языковых моделей пока не принято на рассмотрение. Опрошенные новостным изданием эксперты сомневаются, что иностранные вендоры вроде OpenAI, Microsoft, Google, Perplexity будут соблюдать это требование.

По идее, новая инициатива должна повысить доверие к ИИ, возможность независимой оценки качества таких решений и дисциплины работы с данными. В то же время нововведение, скорее всего, потребует создания специального реестра, который будет заполняться формально из-за увеличения нагрузки на разработчиков, заинтересованных в скорейшем выводе ИИ-решений на рынок.

В то же время эксперты отметили, что в условиях дефицита качественных и юридически чистых наборов данных для обучения ИИ раскрытие их происхождения будет способствовать формированию нового коммерческого рынка.

Использование данных, взятых из открытых источников и без ведома владельцев создает риски утечки конфиденциальной информации и порождает конфликт интересов в случаях нарушения авторских прав. Подобные ситуации вынуждают создателей ИИ-моделей более внимательно относиться к подбору учебных данных и в случае необходимости покупать права на контент либо заключать договоры на использование.

В настоящее время закона, регулирующего сферу ИИ, в России нет; в законодательстве даже отсутствуют нужные определения. Освоение таких технологий пока осуществляется в соответствии с утвержденной указом Президента стратегией развития ИИ до 2030 года.

По этой причине попытки госрегулирования пока носят декларативный или рекомендательный характер. Так, в конце прошлого года было выдвинуто предложение о создании технических стандартов по ИИ и продвижение их на международном уровне.

Минцифры также определилось с требованиями к ПАК для ИИ и собирается создать киберполигон для проверки безопасности ИИ-систем, предназначенных для использования на критически важных объектах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru