Расширенные возможности шифрования VLAN

Расширенные возможности шифрования VLAN

Австралийская компания Senetas Corporation разработала новое решение, реализованное на базе аппаратных средств шифрования семейства CN, которое обеспечивает высокую степень защиты для неограниченного количества виртуальных локальных сетей (VLAN).

Как известно, технология VLAN используются для разделения трафика сети на несколько хостов, обеспечивает высокую производительность и имеет упрощенную модель управления через общую сеть. Что касается безопасности VLAN, по мнению Джулиана Фэя, главного технолога компании Senetas, эта технология не предусматривает такой возможности. Для обеспечения оптимально уровня безопасности, необходимо либо устранять уязвимость сети, либо шифровать данные при передаче.

Функционально, новый шифратор CN1000/3000 обеспечивают высокую масштабируемость по многоточечной топологии VLAN и автоматическое шифрование соединений VLAN.  Его особенностью является то, что используются правила шифрования VLAN на базе признаков, а не на МАС адресах, в результате чего обеспечивается защита неограниченного количества хостов, например, при скорости  1Гбит\с можно использовать до 512 VLAN, а при 10Гбит\с до 64 VLAN. Такой подход является менее трудоемким, и соответственно более дешевым по сравнению с обычным «точка-точка» шифрованием. 

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru