Продукты Positive Technologies вошли в реестр российского ПО

Продукты Positive Technologies вошли в реестр российского ПО

Система мониторинга событий информационной безопасности MaxPatrol SIEM и защитный экран уровня приложений PT Application Firewall приказом Минкомсвязи РФ внесены в единый реестр российских программ для электронных вычислительных машин и баз данных.

В соответствии с решением уполномоченного органа с 14 июня 2016 года система PT Application Firewall включена в класс ПО, к которому относятся средства обеспечения информационной безопасности предприятия. MaxPatrol SIEM помимо этого включен в класс систем мониторинга и управления и системы сбора, хранения, обработки, анализа, моделирования и визуализации массивов данных.

С мая текущего года в единый реестр отечественного ПО также входят сканер уязвимостей XSpider (в классе средств обеспечения ИБ) и флагманское решение компании Positive TechnologiesMaxPatrol 8.0 (в классе систем мониторинга и управления информационной безопасностью предприятия).

Создание единого реестра отечественного ПО в числе прочих преследует цель поддержки российских организаций, осуществляющих деятельность в области ИТ, учитывая в том числе существующие на данный момент ограничения на использование иностранного ПО отдельными российскими организациями. Продукты, внесенные в Реестр, являются рекомендованными к закупке государственными организациями и компаниями с существенной долей государственного участия.

В настоящее время компания Positive Technologies также ожидает решения Минкомсвязи РФ по одобрению включения в реестр анализатора защищенности исходного кода PT Application Inspector.

 

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Google представил VaultGemma — LLM с дифференциальной приватностью

В семействе больших языковых моделей (БЯМ, LLM) с открытым кодом, разработанных в Google, прибавление. Новинка VaultGemma не запоминает конфиденциальные данные при обучении, что предотвращает их слив пользователям.

ИИ-модель, построенная на базе Gemma 2 и работающая по 1 млрд параметров, прошла предварительный тренинг с применением метода дифференциальной приватности (differential privacy) — он добавляет в процесс обучения эталонный шум для ограничения возможности запоминания.

К сожалению, такой подход снижает не только риск утечки конфиденциальных данных, но также точность и быстродействие LLM. Чтобы найти оптимальный баланс между приватностью, практичностью и затратами на вычисления, в Google провели специальное исследование.

Бенчмаркинг показал, что по производительности VaultGemma сравнима с моделями той же величины, но без гарантий конфиденциальности.

 

Подробная информация о новом opensource-проекте, способном ускорить создание приватных и безопасных ИИ-систем для медучреждений, финансовых институтов и госсектора, выложена на Hugging Face и Kaggle.

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