Group-IB и АМT-ГРУП обеспечат безопасность сетевой инфраструктуры

Group-IB и АМT-ГРУП обеспечат безопасность сетевой инфраструктуры

Group-IB и АМT-ГРУП обеспечат безопасность сетевой инфраструктуры

Group-IB, международная компания, специализирующаяся на предотвращении кибератак, совместно с AMT-ГРУП, системным интегратором и разработчиком, объявляют о выводе на рынок решения для обеспечения информационной безопасности и защиты от киберугроз внутри изолированных сегментов сетей крупных корпораций, промышленных предприятий, объектов ТЭК и финансовых организаций.

Уровень критичности данных, передаваемых и обрабатываемых в сетях крупнейших коммерческих и государственных структур страны, как правило, требует сегментирования сетевой инфраструктуры. В целях безопасности в ней выделяются полностью «закрытые» от внешнего мира подсети, не имеющие прямого сообщения не только с интернет-сервисами, но и с другими сетевыми сегментами организации. Однако логическая обособленность не снижает риска возникновения инсайдерских угроз и не исключает различных сценариев атак с получением доступа к «скрытым» сетям.

«Использование многослойной сетевой архитектуры, построенной по принципу Defense-in-Depth – это своего рода стандарт безопасности для индустриальных гигантов, государственных и частных корпораций во всем мире, – комментирует Никита Кислицын, руководитель направления решений по защите от целевых атак Group-IB, – Очевидно, что наиболее чувствительная информация не может обрабатываться, передаваться и «размещаться» в той же сети, что и другие, менее критичные данные. Первый шаг – изолировать ее. Второй – обеспечить защиту. Ведь внутри “закрытой” сети нередко используется почтовый сервис, в ней могут быть неучтенные или легитимные уязвимости. Нельзя исключать и человеческий фактор».

Для защиты критической инфраструктуры экспертами компаний Group-IB и АМТ ГРУП было создано технологическое решение, позволяющее разделять сетевые сегменты, анализировать внутренние информационные потоки, «на лету» проверять любую подозрительную активность, выявлять и пресекать попытки проникновения в изолированные сегменты сети или компрометации данных на ранней стадии. Вердикт о степени опасности объекта выносится на основании классификатора, формируемого системой машинного анализа. Таким образом обеспечивается постоянный контроль реальной ситуации, что является необходимым условием при построении управляемой системы безопасности объектов критичной инфраструктуры.

В рамках технологического сотрудничества партнерами интегрированы продукты Group-IB Threat Detection System (TDS) и InfoDiode АМТ-ГРУП. По итогам многоэтапного нагрузочного тестирования, как в лаборатории Group-IB, так и в «боевом» режиме – на выделенных участках сети компаний, подтверждено качество работы совместного решения и обеспечение всех заявленных показателей по производительности и интеграции.

«Изоляция критичных сетевых сегментов в промышленности, банковской сфере, госструктурах, сегменте ТЭК и крупных корпорациях все чаще является необходимостью, не только из-за ужесточения требований регуляторов, но и как единственный возможный способ гарантированной защиты от внешних угроз, – резюмирует Алексей Мальнев, заместитель директора Департамента информационной безопасности АМТ-ГРУП. – В то же время, полная изоляция накладывает значительные ограничения по противодействию от внутренних угроз. Совместное решение AMT-ГРУП и Group-IB позволяет успешно решать задачи мониторинга при сохранении должного уровня изоляции критических инфраструктур».

Яндекс с нуля обучил полностью суверенную языковую модель

Яндекс разработал с нуля языковую модель Alice AI Foundation LLM и открыл её веса для самостоятельного запуска и дообучения. Компания называет разработку полностью суверенной и планирует сделать её основой будущей рассуждающей модели и ИИ-агентов «Алисы».

Как сообщают «Ведомости», Alice AI Foundation содержит 80 млрд параметров и обучена на 18 трлн токенов.

При обработке каждого токена активируются только 3 млрд параметров, модель использует архитектуру Mixture of Experts и подключает нужную часть экспертов, а не будит весь 80-миллиардный коллектив одновременно.

Такой подход должен снизить вычислительные затраты при запуске, не отказываясь от ёмкости крупной модели. Контекстное окно достигает 262 144 токенов.

При этом речь идёт о базовой модели после предобучения, а не о готовом чат-боте: чтобы получить разговорного ассистента или специализированный корпоративный инструмент, её ещё предстоит дообучить.

Веса опубликованы на Hugging Face под лицензией Apache 2.0. Разработчики могут запускать модель на собственной инфраструктуре, адаптировать её под свои задачи и использовать результат в исследовательских и коммерческих проектах.

Яндекс подчёркивает, что самостоятельно подготовил обучающий корпус, выбрал архитектуру и гиперпараметры, не опираясь на готовые иностранные модели.

Однако слово суверенная пока остаётся заявленной характеристикой: официальный порядок присвоения такого статуса в России должен заработать только с марта 2027 года.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru