eToken PRO обеспечивает доступ к 1С для «дочки» «Сухого» (смарт-карты)

eToken PRO обеспечивает доступ к 1С для «дочки» «Сухого»

Компания Aladdin сообщает об успешном завершении проекта компанией «Галфинд» по созданию для ЗАО «Гражданские самолеты Сухого» специального модуля интеграции, построенного базе eToken PRO, для работы в системе 1С:Предприятие 8.

Компания «Гражданские самолёты Сухого» является дочерним образованием ОАО "Компания "Сухой" – крупнейшего российского авиационного холдинга с числом работников около 31 тыс. человек. На сегодняшний день компанией реализуются перспективные программы в области гражданского авиастроения совместно с компанией Boeing.

По итогам закрытого тендера по созданию программного модуля интеграции для системы 1С:Предприятие 8, используемого в ЗАО «Гражданские самолёты Сухого», была выбрана конфигурация, разработанная компанией «Галфинд», «серебряного» партнёра Aladdin. Аппаратную основу программной надстройки составляет электронный ключ Aladdin eToken PRO, представляющий собой защищенное устройство для строгой аутентификации, безопасного хранения секретных данных, выполнения криптографических вычислений и работы с асимметричными ключами и цифровыми сертификатами.

В рамках данного проекта в качестве аппаратной платформы был использован eToken PRO в формате смарт-карты. Разработанная в рамках проекта внешняя компонента, выполняющая функцию коннектора, позволяет непосредственно из системы 1С:Предприятие 8 читать со смарт-карты данные о серийном номере карты, обращаться к идентификационным данным, хранящимся на смарт-карте (ФИО владельца, подразделение и.т.п.), читать и анализировать данные записанного в защищенной памяти карты цифрового сертификата, определяющего права пользователя в системе.

Таким образом, идентификация и аутентификация (подтверждение подлинности предъявляемых пользователем аутентификационных факторов) в системе 1С: Предприятие, развернутой в ЗАО «Гражданские самолёты Сухого» реализуется при помощи электронного ключа №1 на российском рынке eToken PRO, что гарантирует высокий уровень защиты доступа к конфиденциальной информации, обеспечивает безопасное хранение секретных данных пользователя и повышает общий уровень информационной безопасности организации.

Разработанный компанией «Галфинд»продукт ляжет в основу создания системы защищенного электронного документооборота для осуществлении платежей в компании ЗАО «Гражданские самолеты Сухого».
В совместные планы «Галфинд» и Aladdin входит реализация дальнейших шагов по развитию данного направления, в частности, модификация разработанного программного комплекса с целью создания сертифицированной системы ЭЦП предназначенной для использования в системе 1С Предприятие 8.

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