Computershare выбрала решение Symantec для предотвращения потери данных

Computershare выбрала решение Symantec для предотвращения потери данных

Корпорация Symantec объявила о том, что компания Computershare, поставщик финансовых и технологических услуг для мировой индустрии ценных бумаг, выбрала программное обеспечение Vontu Data Loss Prevention 8 от Symantec.

Решение Vontu будет защищать информацию о клиентах (Personally Identifiable Information - PII) и финансовые записи более чем по 100 млн счетам акционеров, которыми управляет Computershare, и позволит соблюдать все законодательные нормы и правила, относящиеся к защите тайны частной жизни.
Комплекс продуктов Vontu Data Loss Prevention 8 поможет Computershare предотвратить потерю конфиденциальных данных в процессе их хранения и использования — в сети, системах хранения данных и конечных информационных ресурсах.

Computershare развернет решение Vontu в своих отделениях в Северной Америке, Европе и Азиатско-Тихоокеанском регионе.
«Возможность эффективно управлять данными и защищать их имеет для Computershare критическое значение и демонстрирует нашу готовность защитить информацию о наших клиентах.

В дополнение к нашей собственной программе информационной безопасности комплекс Vontu Data Loss Prevention гарантирует клиентам Computershare уверенность в том, что вся информация о них надежно защищена, — говорит начальник отдела информационной безопасности Computershare Донна Даркин (Donna Durkin). — Мы изучили другие решения для предотвращения потери данных и говорили с несколькими заказчиками Vontu. Оказалось, что Vontu может обеспечить серьезное снижение риска в нашем бизнесе и оказать беспрецедентные услуги нашим международным отделениям.

Более того, интегрированный комплекс продуктов Symantec содержит мощные инструменты управления и отчетности, а также средства реагирования на инциденты».


Предотвращение потери данных является важным компонентом стратегии информационной безопасности компании, которая управляет счетами более чем 14 тыс. корпораций во всем мире. Computershare приобрела глобальную лицензию на весь комплекс Vontu Data Loss Prevention, включая компоненты Vontu Network Monitor and Prevent, Vontu Network Discover and Protect и Vontu Endpoint Discover and Prevent.

В дополнение к этому Vontu Enforce Engine обеспечит централизованную платформу для управления правилами и процессами защиты данных, выявления конфиденциальной информации и преодоления последствий инцидентов, которая позволяет Computershare, однажды определив правила, обеспечивать их соблюдение во всем мире.

Решение Vontu поможет Computershare защититься от умышленных и непреднамеренных утечек данных — хранятся ли они в сети или на удаленных конечных информационных ресурсах — и предотвратить утечки данных через любой шлюз или конечный информационный ресурс.

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