ИИ от Microsoft появится на процессорах размером с хлебную крошку

ИИ от Microsoft появится на процессорах размером с хлебную крошку

ИИ от Microsoft появится на процессорах размером с хлебную крошку

Библиотека Embedded Learning Library, разработанная Microsoft Research, поможет внедрить системы машинного обученияв компьютеры с крошечными процессорами, такие как Raspberry Pi. Они не будут нуждаться в постоянном подключении к облаку и интернету, сохраняя все свои вычислительные возможности в режиме оф-лайн, также их будет очень сложно взломать. 

Сфера применения подобных устройств очень широка. Например, «умные перчатки», способные распознавать и озвучивать язык жестов, датчики влажности почвы, и даже мозговые импланты, предупреждающие своего носителя о возможных судорогах. Подобные технологии способны перевернуть мир Интернета вещей и найдут применение в самых разных сценариях, например, в предиктивном обслуживании для выявления и устранения поломок еще до их возникновения.

Идея проекта родилась у руководителя направления машинного обучения и оптимизации Microsoft Research Офера Декеля (Ofer Dekel), когда его сад атаковали белки. Будучи специалистом в области ИТ, он решил проблему при помощи технологий. Декель написал алгоритм для распознавания белок и запустил его на Raspberry Pi 3. В итоге он получил систему наблюдения за задним двором, включающую разбрызгиватель при появлении вредителей.

«Каждый, у кого есть желание и Raspberry Pi, может сделать нечто подобное, — говорит г-н Декель. — Раньше одной из главных преград была высокая стоимость и непрактичность устройств для облачной обработки данных. Мы можем наделить большим количеством возможностей меньший по размеру процессор без потери производительности».

Самым маленьким устройством, на котором тестировалась библиотека является одноплатный компьютер Arduino Uno, обладающий 2 килобайтами оперативной памяти. Следующий шаг — написание алгоритма для работы систем машинного обучения на процессорах Cortex M0, размером с крошку хлеба. 

StormWall дал клиентам полный контроль над защитой L3–L5 в Личном кабинете

Компания StormWall представила одно из самых серьёзных обновлений за последние годы — новый раздел «Митигации» в Личном кабинете. Он меняет привычный подход к управлению защитой на уровнях L3–L5 и позволяет клиентам самостоятельно настраивать фильтрацию трафика без обращения в техподдержку.

Главная идея обновления — дать пользователям больше контроля. Теперь инфраструктуру можно сегментировать, объединять серверы и подсети в отдельные группы и применять к ним собственные правила защиты. Всё настраивается буквально в пару кликов — через Личный кабинет или API.

Новый раздел доступен во всех тарифах продуктов StormWall для сетей и StormWall для сервисов. Он включает в себя группы серверов и подсетей, для которых можно задавать индивидуальные параметры фильтрации.

 

Пользователям доступны два типа митигаций:

  • Default Mitigation — базовый набор правил, который автоматически создаётся и охватывает все подключённые префиксы;
  • Пользовательские митигации — позволяют формировать собственные группы ресурсов, настраивать независимые белые и чёрные списки и задавать отдельные правила защиты.

С новой функциональностью правила фильтрации стали заметно детальнее. Можно:

  • задавать приоритет и действие для трафика — пропускать (Pass), блокировать (Drop) или обходить дальнейшие проверки (Bypass);
  • включать геофильтрацию и управлять трафиком по странам;
  • описывать правила по IP-адресам, протоколам и портам.

StormWall приводит несколько типовых сценариев, где «Митигации» упрощают жизнь.

1. Блокировка UDP-трафика для конкретного адреса.

Если у оборудования есть неиспользуемые UDP-порты, которые могут стать целью атак, достаточно создать правило Drop для UDP на нужном IP. Всё блокируется на уровне сети StormWall — быстро и без доступа к самому устройству.

2. Разрешение только нужных TCP-портов.

Для серверов с веб-сервисами можно оставить открытыми только порты 80 и 443, а весь остальной TCP-трафик автоматически отсеять. Это снижает поверхность атак и повышает общую безопасность.

Дополнительно в правилах можно использовать TCP Flag Mask, чтобы отсекать подозрительные пакеты, например те, что применяются для скрытого сканирования портов.

В следующих релизах компания планирует расширять функциональность: добавить новые критерии для правил фильтрации и внедрить ИИ-детектор, который поможет ещё точнее выявлять нежелательный трафик. В результате Личный кабинет StormWall постепенно превращается в полноценный центр управления защитой L3–L5 для корпоративной инфраструктуры.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru