«МАРШ!» на удаленку: устройство защитит дистанционную работу сотрудников

«МАРШ!» на удаленку: устройство защитит дистанционную работу сотрудников

«МАРШ!» на удаленку: устройство защитит дистанционную работу сотрудников

Все нормальные люди уже осознали, что жить в физическом мире гораздо интереснее, чем в виртуальном, а труд на своем рабочем месте многократно эффективнее, чем на удаленке. Но иногда выбирать не приходится, и тогда приходится выбирать, как же эту удаленку организовать с наименьшими потерями сил, нервов и уровня защищенности системы.

Практически в каждом доме есть компьютер – но он не защищенный, и подключать его к сети предприятия без специальных мер по технической защите информации было бы неразумно.

Выделить всем сотрудникам защищенный компьютер для домашней работы и защищенный планшет для обеспечения мобильности – решение хорошее, но дорогое. Может быть, работодатель пойдет на это для отдельных сотрудников, но, как правило, не для всех.

Безопасно использовать непроверенный и недоверенный компьютер (например, домашний) можно только в том случае, если удастся организовать доверенный сеанс связи

Опишем, как может выглядеть доверенный сеанс связи, организованный с помощью средства обеспечения доверенного сеанса связи «МАРШ!».

«МАРШ!» – это загрузочное устройство, на котором хранится доверенная вычислительная среда, из которой пользователь должен подключаться к ресурсам информационной системы. При начале доверенного сеанса связи пользователь загружается с «МАРШ!а», обеспечивая тем самым доверенную среду. Далее стартует терминальный клиент (или виртуальный клиент, или браузер – смотря как именно организована удаленная работа в ИС) и начинается сессия. 

Загрузка производится из защищённой от записи памяти, жёсткий диск компьютера не используется. Конфигурация загруженной операционной системы максимально ограничивает свободу пользователя: ему недоступны органы управления операционной системы, рабочая среда полностью изолирована от посторонних сетевых соединений, открытый трафик отсутствует, а после завершения работы в терминальной сессии (или в браузере и т. д.) сеанс связи завершается, не давая пользователю делать лишнего.

После загрузки ОС с «МАРШ!а» на произвольный домашний компьютер сотрудника и старта браузера устанавливается доверенный сеанс связи с VPN-шлюзом центральной ИС, закрытые ключи и сертификаты для которого хранятся в защищённой памяти «МАРШ!», и доступ к ним возможен только из ОС «МАРШ!а», поэтому подключиться к ИС со своего компьютера, загруженного не с «МАРШ!а», а с жесткого диска, и использовать ключи VPN, хранящиеся на «МАРШ!е», пользователь не сможет.

В случае, если работать планируется в режиме web-доступа, через браузер, МЭ из состава ПО в загружаемой ОС позволит задать единственно возможный адрес соединения, чтобы пользователь по ошибке не зашел в рамках доверенного сеанса связи на какой-то небезопасный ресурс.

Плюс решения еще и в том, что пользователю не придется вообще никак изменять привычный уклад жизни – отключил «МАРШ!», перезагрузился – и используешь домашний компьютер по его прямому назначению.

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