Forcepoint NGFW шестой раз подряд получает высшую оценку от NSS Labs

Forcepoint NGFW шестой раз подряд получает высшую оценку от NSS Labs

Forcepoint NGFW шестой раз подряд получает высшую оценку от NSS Labs

Продукт Forcepoint NGFW шестой раз подряд получил высшую оценку «RECOMMENDED» («рекомендовано») от NSS Labs. На данный момент это лучший результат, который удалось достичь компании с момента начала тестирования межсетевых экранов следующего поколения.

Последние тесты, проведенные специалистами NSS Labs, выявили, что Forcepoint NGFW способен обеспечить предприятиям отличное сочетание безопасности и доступности.

В третьем тестировании подряд Forcepoint NGFW получил высший балл в оценке эффективности обеспечения безопасности. Причем в этом году этот тест был гораздо сложнее, так как значительно увеличилось (на 39 %) количество испытаний техник обхода (evasion tests).

Но Forcepoint NGFW все равно удалось остановить 99,7 % всех атак и заблокировать 100 % попыток обхода.

«Forcepoint 2105 продемонстрировал самую высокую оценку эффективности обеспечения безопасности, исходя из результатов нашего тестирования “NSS Labs 2018 NGFW Group Test”», — заявил генеральный директор NSS Labs Викрам Фатак.

«А производительность этого продукта оказалась даже выше той, которую заявила сама Forcepoint».

Измеренная NSS Labs производительность показала колоссальные результаты — удалось достичь 102 % для незашифрованного трафика и 148 % для трафика SSL/TLS.

Ознакомиться с полным отчетом можно по этой ссылке. Для этого потребуется бесплатно скачать документ.

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

MWS Cloud увеличила GPU-мощности виртуальной инфраструктуры в 1,5 раза

В первой половине 2025 года MWS Cloud расширила ресурсы своей виртуальной инфраструктуры с графическими процессорами в 1,5 раза. Дополнительные мощности появились в двух московских дата-центрах — «Авантаж» и GreenBushDC, а также в одном ЦОД в Санкт-Петербурге.

GPU-инфраструктура используется для обучения и инференса моделей машинного обучения, больших языковых моделей и систем компьютерного зрения.

На её основе можно запускать платформы для ML-разработки и инференса, при этом пользователи оплачивают только фактически потреблённые ресурсы.

Такие мощности востребованы у разработчиков и компаний, работающих с генеративными нейросетями, системами распознавания, высоконагруженными продуктами, а также с задачами рендеринга, симуляций и анализа больших данных.

По данным MWS Cloud, с начала года использование GPU-ресурсов в их облаке выросло почти в 1,7 раза.

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