Гарда Технологии отделили от МФИ Софт

Гарда Технологии отделили от МФИ Софт

Гарда Технологии отделили от МФИ Софт

На российский рынок информационной безопасности выходит новый вендор - «Гарда Технологии». Компания основана на базе ИБ-направления «МФИ Софт». «Гарда Технологии» аккумулировала в себе экспертизу по разработке и внедрению решений для защиты от внутренних и внешних угроз информационной безопасности.

Офисы «Гарда Технологии» расположены в Москве и Нижнем Новгороде. Все решения компании построены на базе собственной технологической платформы, запатентован ряд уникальных разработок собственного исследовательского центра.  

В продуктовый портфель «Гарда Технологии» вошли решения для защиты от внутренних и внешних угроз информационной безопасности:

  • «Гарда Предприятие» — интеллектуальная DLP-система для защиты информации от утечки и контроля корпоративных каналов коммуникации.
  • «Гарда БД» — система защиты баз данных и веб-приложений с функцией поведенческого анализа.
  • «Гарда Монитор» — система расследования сетевых инцидентов и мониторинга сетевого трафика компании.
  • «Гарда Фильтр» — решение для ограничения доступа к доменным именам, указателям страниц сайтов и сетевым адресам. 
  • «Периметр» — решение для защиты сетей крупных интернет-провайдеров от DDoS-атак.
  • «Антифрод» — группа решений для контроля порядка пропуска трафика на сетях операторов связи. 

Среди пользователей решений «Гарда Технологии» - крупнейшие банки, госструктуры, операторы связи и производственные предприятия. Решения успешно внедряются на всей территории России с 2007 года и занимают лидирующие позиции в своих рыночных нишах. В 2018 году компания «Гарда Технологии» планирует войти в ТОП-10 российских производителей решений информационной безопасности.

Владимир Пономарев, генеральный директор «Гарда Технологии»: 

«В планах новой компании уже в ближайшие годы занять лидерские позиции по разработке решений информационной безопасности в России. Для этого у «Гарды Технологии» есть все возможности. Мы обладаем собственной высокопроизводительной платформой для работы с большими данными, лежащей в основе большинства наших решений. Наши продукты уже сейчас позволяют решать ключевые задачи по защите от внутренних угроз информационной безопасности и защите внешнего периметра для организаций любого масштаба. Мы постоянно работаем над расширением возможностей наших решений и в ближайшем будущем планируем объединить их в единую экосистему, позволяющую полноценно использовать все современные инструменты предотвращения и выявления инцидентов информационной безопасности, в том числе с применением всего спектра методов работы с большими данными».

В МФТИ подобрали работающие альтернативы GPU NVIDIA

Институт искусственного интеллекта МФТИ оценил возможности альтернативных графических процессоров (GPU) от китайских производителей. Параллельно в Физтехе был создан Центр компетенций, основной задачей которого стала помощь бизнесу в построении инфраструктуры для работы с искусственным интеллектом.

Российские компании столкнулись с увеличением сроков поставок, ограничениями на загрузку драйверов и отсутствием официальной поддержки оборудования NVIDIA, графические ускорители которой традиционно используются при построении ИИ-инфраструктуры.

В этих условиях бизнесу приходится пересматривать привычные подходы и искать альтернативные технологические решения.

Институт искусственного интеллекта МФТИ провёл комплексное исследование рынка альтернативных ускорителей, преимущественно китайского производства. В рамках работы специалисты изучали архитектурные особенности оборудования, состояние драйверов, совместимость с популярными фреймворками и поведение ускорителей под нагрузкой при выполнении различных задач — от работы с большими языковыми моделями и системами компьютерного зрения до распределённых вычислений.

По итогам испытаний наилучшие результаты показали видеокарты s4000 от Moore Threads и C500 от MetaX. Они продемонстрировали высокую производительность и стабильную работу во всех ключевых сценариях, включая длительную непрерывную нагрузку. В ряде тестов их производительность оказалась сопоставимой с NVIDIA A100, а в отдельных случаях — даже превосходила её.

«Мы оценивали скорость и воспроизводимость вычислений, устойчивость при росте нагрузки и стабильность поведения моделей на разных типах ускорителей. Эти параметры определяют пригодность систем для длительной эксплуатации. По итогам исследований мы сформировали программно-аппаратные конфигурации, обеспечивающие необходимую производительность языковых моделей на альтернативных платформах. Такой подход формирует предсказуемый жизненный цикл ИИ-решений и позволяет компаниям системно планировать эксплуатацию систем в собственных контурах», — рассказал научный директор Института искусственного интеллекта МФТИ Юрий Визильтер.

В МФТИ пообещали продолжить тестирование новых поколений ускорителей, а также подготовку практических рекомендаций по их использованию для решения типовых задач.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru