Филипп Генс приобрел 84,15% компании Код Безопасности

Филипп Генс приобрел 84,15% компании Код Безопасности

Филипп Генс приобрел 84,15% компании Код Безопасности

Президент ГК Ланит Филипп Генс подтвердил факт приобретения 84,15% компании «Код Безопасности», занимающейся разработкой средств защиты информации. Эту же информацию констатировал генеральный директор «Кода Безопасности» Андрей Голов. Сумму сделки стороны на данном этапе не назвали, однако Генс заявил, что финансировал инициативу из собственных средств.

Генеральный директор «Кода безопасности» отметил, что компании необходим стратегический партнёр, чтобы подстегнуть дальнейшее развитие за рубежом. Напомним, что у «Кода безопасности» есть проекты на Ближнем Востоке и в Латинской Америке.

Голов рассчитывает, что стоимость компании вырастет до 25 миллиардов рублей (или $400 миллионов), чему поспособствует большой опыт Генса по части инвестиций — президент Ланит знает, как повысить капитализацию компании.

В 2018 году оборот «Кода безопасности, по данным самой компании, составил чуть более четырёх миллиардов рублей. Напомним, что разработчик средств защиты информации обеспечивает безопасность государственных систем: «Электронный бюджет», ГАС «Выборы», Национальная система платежных карт (НСПК), система «Платон».

Если взять за основу данные аналитиков TАdviser, которые утверждают, что в 2018 году рынок информационной безопасности в России составил 79,5 млрд рублей, — то доля «Кода безопасности» на этом рынке равна 5%.

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

Google представил VaultGemma — LLM с дифференциальной приватностью

В семействе больших языковых моделей (БЯМ, LLM) с открытым кодом, разработанных в Google, прибавление. Новинка VaultGemma не запоминает конфиденциальные данные при обучении, что предотвращает их слив пользователям.

ИИ-модель, построенная на базе Gemma 2 и работающая по 1 млрд параметров, прошла предварительный тренинг с применением метода дифференциальной приватности (differential privacy) — он добавляет в процесс обучения эталонный шум для ограничения возможности запоминания.

К сожалению, такой подход снижает не только риск утечки конфиденциальных данных, но также точность и быстродействие LLM. Чтобы найти оптимальный баланс между приватностью, практичностью и затратами на вычисления, в Google провели специальное исследование.

Бенчмаркинг показал, что по производительности VaultGemma сравнима с моделями той же величины, но без гарантий конфиденциальности.

 

Подробная информация о новом opensource-проекте, способном ускорить создание приватных и безопасных ИИ-систем для медучреждений, финансовых институтов и госсектора, выложена на Hugging Face и Kaggle.

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