Новый инструмент оценки защищенности баз данных от Sentrigo

Новый инструмент оценки защищенности баз данных от Sentrigo

Производитель систем обеспечения безопасности баз данных добавил в свой арсенал средство, позволяющее оценивать степень уязвимости программного обеспечения СУБД к возможным атакам.

Новый продукт, именуемый DBscanner, способен обнаружить более 3 тыс. потенциальных уязвимостей в базах данных под управлением Oracle, Microsoft SQL Server, IBM DB2 и MySQL. Производитель сообщает, что защищенность БД проверяется по широкому диапазону разнообразных параметров - от надежности паролей до возможных недочетов, допущенных при настройке программного обеспечения сервера. Кроме того, инструмент позволяет обнаруживать таблицы, которые содержат конфиденциальные сведения - пароли, номера кредитных карт, персональные данные.

"До настоящего момента оценить степень защищенности важной информации от разнообразных угроз и убедить аудиторов в том, что эта степень соответствует действующим нормативам, можно было в основном с помощью снимков состояния каждого информационного актива", - заявил вице-президент департамента продуктов и решений Sentrigo Дэн Сэрел. - "DBscanner позволяет реализовать принципиально новый подход к решению этой проблемы на уровне предприятия, упрощая аудит безопасности и существенно снижая объем ресурсов, необходимых для каждой проверки".

При наличии соответствующей возможности в результаты сканирования DBscanner добавляются рекомендации и корректирующие скрипты, которые позволяют исправить обнаруженные ошибки и решить возникшие проблемы. В отчетах отражаются текущая версия СУБД, установленные обновления и исправления, а также выявленные уязвимости - например, возможности для SQL-инъекций, либо вредоносный / небезопасный код PL/SQL и T-SQL. Итоги проверок могут отражаться в панели управления системы McAfee ePO.

"Централизация процесса сканирования, как и регулярный запуск проверок по расписанию (что особенно важно), позволят организациям в любой момент извлекать необходимые сведения для аудита, а также вовремя принимать меры по укреплению системы защиты", - отметил г-н Сэрел.

Также в официальном сообщении Sentrigo отмечено, что сканер был построен особым образом - дабы успешно выполнять свои функции в том числе в виртуальной или "облачной" среде.

"Пользователи все чаще проявляют беспокойство относительно защищенности своих данных, и особенно - относительно возможностей несанкционированного доступа к ним", - указал аналитик IDC Карл Олофсон. - "Многие системы обеспечения безопасности баз данных рассчитаны на статичную топологию ЛВС, что тормозит принятие новых технологических моделей - виртуальных и частных "облачных" сред. Безусловно, этот процесс получит новый импульс, если у предприятия будет возможность защищать данные вне зависимости от типа среды или от постоянного изменения сетевой конфигурации; компании смогут более гибко и эффективно работать с базами данных, зная, что их информация защищена".

DBscanner может быть интегрирован в последнюю версию системы мониторинга баз данных от Sentrigo - Hedgehog Enterprise v4.0. Новый инструмент поддерживает все версии популярных СУБД вплоть до Oracle 9.1, Microsoft SQL Server 2000, IBM DB2 8.1 для UNIX и Windows, а также MySQL 4.0.

eWeek

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