Fortinet выпускает ИИ-систему FortiGuard AI для выявления угроз

Fortinet выпускает ИИ-систему FortiGuard AI для выявления угроз

Fortinet выпускает ИИ-систему FortiGuard AI для выявления угроз

Сегодня компания Fortinet объявила о выходе решения FortiGuard AI. Это событие знаменует собой начало новой эры в сфере выявления угроз и сбора данных о них. Решение FortiGuard AI встроено в платформу сбора данных об угрозах Fortinet и предназначено для автоматизированного анализа и выявления угроз в целях обеспечения непрерывного обновления пользовательских средств в составе адаптивной системы сетевой безопасности. Такой подход повышает эффективность защиты от постоянно появляющихся новых угроз.

  • FortiGuard AI — это саморазвивающаяся автономная система выявления угроз, которая при помощи технологий машинного обучения и непрерывной тренировки с высокой точностью собирает, анализирует и классифицирует угрозы на скорости машины.
  • Решение FortiGuard AI интегрировано в платформу служб сбора данных об угрозах Fortinet и обеспечивает работу всех функций выявления продвинутых угроз, которыми оснащены службы FortiGuard в составе адаптивной системы сетевой безопасности.
  • Также компания Fortinet объявила о выходе новых функций анализа сущности и поведения пользователей (UEBA) и выпуске корпоративной версии службы FortiGuard Threat Intelligence Service (TIS).

Разработка и тренировка решения FortiGuard AI при помощи технологий управляемого обучения продолжались более пяти лет. Это решение еженедельно анализирует миллионы образцов угроз. Обработка образцов осуществляется при помощи более чем пяти миллиардов обрабатывающих узлов, которые выявляют как вредоносные, так и незараженные компоненты каждого образца. С помощью современных алгоритмов FortiGuard AI в упреждающем режиме определяет степень опасности каждого нового образца и создает данные об угрозах, которые используются для обновления защитных подписей всех средств в составе адаптивной системы сетевой безопасности Fortinet.

Скорость, масштаб охвата и точность работы FortiGuard AI повышают эффективность ведущих служб сбора данных об угрозах Fortinet, при помощи которых осуществляется разработка обновлений в режиме реального времени и средств упреждающей защиты от угроз для адаптивной системы сетевой безопасности Fortinet.

Объем заблокированного Роскомнадзором запрещенного контента возрос на 59%

В 2025 году с подачи РКН соцсети и мессенджеры удалили 1289 тыс. единиц запрещенного контента — против 810,5 тыс. в 2024-м. По числу блокировок лидировала категория наркотиков, по темпам прироста — средства обхода регуляторных ограничений.

Контроль на предмет распространения запрещенной информации осуществлялся в соцсетях «В контакте», «Одноклассники», «Мой мир», в видеосообществах TikTok, Likee и Rutube, а также в Telegram.

По итогам года объемы блокировок в разделении по категориям противозаконного контента выглядят следующим образом:

Как видим, список запрещенных в России материалов, которым руководствуется регулятор, был расширен. Продвижение средств обхода блокировок попало под запрет в 2024 году и начало активно набирать статистику из-за роста спроса на такие инструменты в условиях ограничения работы иностранных соцсетей и мессенджеров.

Правоприменение норм по защите детей и подростков от киберрисков за последние два года претерпело изменения, и информация, которую ранее можно было трактовать двояко, теперь с уверенностью определяется как запрещенная — из-за вреда, который она может нанести незрелым умам.

Опрошенные «Ведомостями» эксперты отметили, что росту числа блокировок по требованию РКН способствуют общий рост объемов пользовательского контента, автоматизация мониторинга на веб-сервисах и ужесточение штрафных санкций за размещение запрещенных материалов либо предоставление доступа к ним.

К слову, в России также могут ввести штрафы за поиск запрещенных материалов — целенаправленный, в том числе с использованием VPN.

Сам Роскомнадзор для выявления противозаконного контента в настоящее время использует три инструмента: «Мир», «Окулус» и «Вепрь». Первый применяется для сбора и анализа текстовой информации, второй — для идентификации и обработки графики и видео, третий является средством прогнозной аналитики; параллельное использование этого трио повышает эффективность контроля в десятки раз.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru