DeviceLock DLP расширен модулем мониторинга сетевого трафика EtherSensor

DeviceLock DLP расширен модулем мониторинга сетевого трафика EtherSensor

DeviceLock DLP расширен модулем мониторинга сетевого трафика EtherSensor

В программный комплекс DeviceLock DLP добавлен серверный модуль перехвата и анализа сетевого трафика EtherSensor, благодаря чему DeviceLock DLP превращен в уникальную гибридную DLP-систему, позволяющую обеспечить надежную DLP-защиту для организаций любого типа и масштаба как на рабочих станциях, так и на уровне сети.

DeviceLock EtherSensor извлекает из сетевого трафика на потоках 10GBps сообщения, файлы и события, не задействуя при этом агенты DeviceLock на защищаемых рабочих станциях, позволяя создать DLP-систему мониторинга входящей и исходящей внутрикорпоративной и внешней электронной почты и веб-почты, социальных сетей, форумов и блогов.

Также анализируются широкий ряд мессенджеров и сервисов поиска работы, передача файлов по протоколам HTTP, FTP, SMB и в облачные хранилища. Перехваченные сервером EtherSensor события безопасности передаются в централизованную базу данных событий и теневых копий сервера DeviceLock Enterprise Server для последующего хранения и анализа, включая возможности полнотекстового поиска в поисковом сервере DeviceLock Search Server.

При использовании DeviceLock EtherSensor в сочетании с Endpoint-компонентами комплекса DeviceLock DLP открывается возможность создавать гибкие DLP-политики с различными уровнями контроля и реакции на события.

Кроме того, возможность одновременного применения двух различных DLP-архитектур (сетевой и агентской) для контроля сетевого трафика значительно повышает надежность гибридной системы в решении задачи предотвращения и выявления утечек информации.

Комплекс DeviceLock DLP, дополненный серверным модулем EtherSensor, эффективно решает сразу несколько проблем и задач, стоящих перед службами информационной безопасности – мониторинга сетевого трафика с компьютеров и мобильных устройств, на которых по техническим причинам невозможно установить или эксплуатировать DLP-агент, либо снижения нагрузки на рабочие станции пользователей за счет раздельного контроля различных сетевых сервисов и протоколов на разных уровнях.

Например, когда часть сетевых приложений контролируется агентом DeviceLock с глубоким анализом содержимого и принятием решений в реальном времени, а другая часть нагрузки отдается в работу серверу EtherSensor для перехвата и анализа сетевого трафика на уровне периметра.

При этом пользователям остаются полностью доступны все функции DLP-контроля (блокировки, мониторинга и тревожного оповещения) устройств и локальных портов, в том числе съемных накопителей, буфера обмена данными и канала печати, что возможно принципиально только при использовании DLP-агента на защищаемом компьютере.

Автоматическое переключение различных комбинаций DLP-политик для контроля сетевого трафика в агенте DeviceLock DLP в зависимости от наличия подключения к корпоративной сети и/или корпоративным серверам позволяет обеспечить чрезвычайно гибкий контроль пользователей, когда, например, на уровне агента при нахождении лэптопа в офисе сохраняется контроль устройств, принтеров и особо критичных сетевых приложений и сервисов, в том числе с применением контентной фильтрации в режиме реального времени, а контроль и инспекция других сетевых протоколов и сервисов возлагается на модуль EtherSensor.

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Российские компании резко нарастили использование китайских больших языковых моделей. По данным MWS Cloud, за первое полугодие 2026 года бизнес израсходовал более 400 млрд токенов — в 11,3 раза больше, чем за весь 2025-й, когда показатель составлял 39,1 млрд.

Безоговорочным лидером осталось семейство Qwen. В 2025 году на него приходилось 20 млрд токенов и 51,1% потребления, а за первые шесть месяцев 2026-го — уже 261,1 млрд и 59,1%.

Второе место сохранила GLM: 91,2 млрд токенов и 20,7%. А вот DeepSeek, занимавшая годом ранее третью строчку, уступила её Kimi. Модели этого семейства набрали 81,4 млрд токенов и 18,4%. Китайская нейросетевая гонка идёт настолько бодро, что вчерашний фаворит сегодня уже ищет себя за пределами пьедестала.

Статистика основана на данных платформ MWS GPT Model Hub и MWS GPT. Их основными клиентами выступают крупные компании. Бизнес использует LLM для работы чат-ботов, персонализации рекламы, подготовки рассылок и описаний товаров, а также анализа отзывов и обращений клиентов. В общем, нейросетям поручают всё, что нужно делать круглосуточно, быстро и желательно без жалоб на понедельник.

По оценке MWS Cloud, весь российский рынок LLM в 2026 году вырастет на 35%, до 19,6 млрд рублей. Облачный сегмент, включающий доступ к моделям по SaaS и API, приблизится к 1,5 млрд рублей.

На фоне спроса MWS Cloud расширила каталог Model Hub почти вдвое — до 17 моделей. В него вошли GLM 5.2, Kimi K2.6, Qwen3.6, Gemma 4, GPT OSS, а также средства распознавания и синтеза речи и реранкеры для поисковых систем и RAG-конвейеров. Доступ предоставляется через единый OpenAI-совместимый API.

Судя по объёму токенов, российский бизнес уже не экспериментирует с китайскими LLM. Он кормит ими рабочие процессы — и аппетит растёт быстрее, чем успевает обновляться каталог моделей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru