Symantec Network Access control гарантирует соблюдение правил безопасности пользователями-гостями и автоматическими устройствами

Symantec Network Access control гарантирует соблюдение правил безопасности пользователями-гостями и автоматическими устройствами

Компания Symantec анонсировала обновление своего решения Symantec Network Access Control, предложив мощные средства контроля за соблюдением политики безопасности пользователями-гостями, управляемыми конечными информационными ресурсами и автоматическими устройствами.

Symantec дополнила Symantec Network Access Control вызываемым по требованию клиентом, помогая заказчикам сократить расходы и упростить процесс внедрения системы управления доступом к сети. Кроме того, Symantec Endpoint Protection Manager позволяет осуществлять конфигурирование и администрирование единой политики управления доступом к сети для пользователей-гостей и управляемых конечных информационных ресурсов.


Для упрощения процесса внедрения встроенный вызываемый по требованию клиент управления доступом пользователей-гостей теперь доставляется прямо из программно-аппаратного комплекса Symantec Network Access Control Enforcer в режимах Gateway или DHCP. Это гарантирует, что неконтролируемые конечные информационные ресурсы, пытающиеся получить доступ к корпоративной сети, содержат необходимое программное обеспечение защиты и безопасности. Вызываемый по требованию клиент выполняет заданные проверки, гарантируя, что антивирус, средства защиты от шпионящих программ, межсетевой экран и ПО для управления сервисными пакетами установлены и обновлены.


«Это важное расширение наших средств управления доступом к сети позволяет заказчикам централизованно следить за соблюдением политики безопасности как управляемыми, так и неконтролируемыми конечными информационными ресурсами — путем интеграции с Symantec Endpoint Protection, — а также пользователями-гостями, — сказал старший вице-президент отделения Endpoint Security and Management Symantec Брэд Кингсбери (Brad Kingsbury). — В решении Symantec Network Access Control мы предложили гибкий подход, дополнив систему контроля за соблюдением политики безопасности на основе сервера целым рядом новых возможностей по управлению доступом к сети».


Symantec Network Access Control поддерживает также аутентификацию и управление доступом пользователей-гостей на основе электронных персон, предлагая новый процесс веб-регистрации, который можно инициировать при загрузке вызываемого по требованию клиента. Личность пользователей устанавливается по учетным записям, централизованно хранящимся в каталогах ActiveDirectory, LDAP, RADIUS или локально в Enforcer. Атрибуты RADIUS при их использовании с LAN Enforcement управляют тем, к каким ресурсам пользователи-гости могут обращаться по сети после аутентификации.


Более того, расширенная поддержка аутентификации на основе МАС-адресов гарантирует соблюдение правил доступа к сети автоматическими устройствами в инфраструктурах с разрешенным протоколом 802.1x. В режиме LAN Enforcement Enforcer может проверять МАС-адреса устройств, подключенных к порту коммутатора с разрешенным протоколом 802.1x, сопоставлять их с известными/авторизованными МАС-адресами и в зависимости от результата разрешать или блокировать доступ для этих устройств.


Symantec Network Access Control надежно управляет доступом к корпоративным сетям, гарантирует соблюдение правил безопасности конечными информационными ресурсами и легко интегрируется с существующими сетевыми инфраструктурами. Независимо от способа подключения конечных информационных ресурсов к сети, Symantec Network Access Control выявляет и оценивает статус их соответствия требованиям безопасности, инициирует соответствующий способ доступа к сети, предоставляет возможность автоматизированного устранения недостатков и непрерывно следит за изменениями статуса соответствия конечных информационных ресурсов.

В результате создается корпоративная сетевая среда со значительно уменьшенным числом инцидентов безопасности, повышенным уровнем соответствия корпоративной ИТ-политике и гарантией надлежащей конфигурации механизмов защиты конечных информационных ресурсов.

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