Secure-D создала центр информирования об опасных Android-приложениях

Secure-D создала центр информирования об опасных Android-приложениях

Secure-D создала центр информирования об опасных Android-приложениях

Secure-D, платформа безопасности мобильных устройств, созданная компанией Upstream, запускает на своей базе специальный центр, задача которого — информировать о подозрительных и опасных Android-приложениях.

Указанная в Secure-D Index информация в настоящее время находится в бета-версии. Используя данные центра, пользователи смогут бесплатно вычислить приложения, представляющие угрозу их конфиденциальности.

Информация о подозрительных Android-приложениях доступна всем — от разработчиков и рекламодателей до СМИ и обычных пользователей.

В базе Secure-D Index содержится список приложений для Android, которые по тем или иным причинам получили статус подозрительных на платформе Upstream. Для каждого приложения приводятся следующие данные: количество загрузок, уровень вредоносности и те рынки, на которых программа наиболее активна.

Информация Secure-D Index доступна 17 странам, среди которых Россия, США, Индия и Германия. В списке содержится 1500 вредоносных приложений с общим количеством загрузок равным 13,5 млрд.

Пользователи смогут проверить, доступно ли подозрительное приложение в Google Play, удалено ли оно из Google Play или же программа распространяется через сторонние магазины.

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru