Outpost Security Suite Pro 2009 - лидер продаж Agnitum в России и СНГ

Outpost Security Suite Pro 2009 - лидер продаж Agnitum в России и СНГ

Впервые комплексное антивирусное решение Outpost Security Suite Pro опередило базовый продукт компании Outpost Firewall Pro по продажам в июле 2008 года; на начало ноября доля Security Suite составляет 53% от всех онлайн-продаж Agnitum в России и СНГ (которые дают более 50% всех отечественных продаж Agnitum).


По мнению коммерческого директора компании Виталия Янко, этот факт объясняется следующим образом: «Выдвижение комплексного антивирусного продукта на роль флагмана по результатам отечественных онлайн-продаж - это своеобразная веха в истории Agnitum. С одной стороны, рынок персональных брандмауэров сокращается, хотя объемы продаж Outpost Firewall Pro в целом не падают. Радостно, что спустя всего полтора года после выхода первой версии именно Outpost Security Suite Pro - драйвер растущих продаж Agnitum.

Нельзя обойти вниманием плоды маркетинговой активности - повышение конкурентоспособности решения с расширением базовых домашних лицензий OSSP с 1 на 3 ПК. Большую роль в росте продаж комплексного продукта играет и значительный интерес к продуктам малых предприятий с компьютерным парком в пределах 100 ПК. Но рост в обоих сегментах в первую очередь связан с высоким качеством продуктов линейки Outpost 2009, их совместимостью со сторонним ПО и соответствием высоким стандартам информационной безопасности. В отличие от банковской индустрии, кризис доверия не остановил наших пользователей, а только подхлестнул их вкладывать сбережения в надежную защиту информации».

О продукте: программная архитектура Outpost предоставляет комплексную защиту от известных и новых угроз. Продукт не только определяет и обезвреживает вирусы, «шпионы» и рекламное ПО, но и содержит высокоуровневые механизмы проактивной защиты для борьбы с новыми угрозами (zero-day threats) и утечкой данных.

Брандмауэрный компонент Outpost добился успеха в недавнем тестировании решений на утечку данных Matousec Transparent Security и возглавил таблицу лучших проактивных продуктов с результатом 99%, а также победил в cравнительном тесте журнала Web User, лидера продаж британской ИТ-прессы. Кроме того, независимая тестовая лаборатория ProtectStar (филиал ProtectStar™, компании - эксперта в области безопасности ИТ) осуществила подробный анализ отдельных брандмауэрных решений от ведущих мировых разработчиков и отдала награду ProtectStar 2008 продукту Agnitum.

Другой обзор, выполненный главой лаборатории AV-Test Андреасом Марксом (Andreas Marx) для журнала com! (номер 10/2008), посвященный Outpost Security Suite Pro 2009, кроме традиционных проактивных достоинств, зафиксировал высочайший процент обнаружения вирусов и шпионского ПО. Кроме того, антивирусный компонент Outpost недавно завоевал бронзовую медаль в тесте антивирусов на лечение активного заражения, проведенном лабораторией Anti-malware.ru.

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