Бесплатно: фильтрация веб-контента в Microsoft Defender ATP доступа всем

Бесплатно: фильтрация веб-контента в Microsoft Defender ATP доступа всем

Бесплатно: фильтрация веб-контента в Microsoft Defender ATP доступа всем

Новую функцию фильтрации веб-контента бесплатно предоставят всем корпоративным пользователям Microsoft Defender Advanced Threat Protection (ATP). Таким образом, организациям не придётся приобретать дополнительную партнёрскую лицензию.

«Фильтрация веб-содержимого» — эта функция является частью системы Microsoft Defender ATP, отвечающей за защиту от вредоносного контента. Она позволяет администраторам разрабатывать и внедрять собственные политики использования веб-контента внутри организации.

С помощью подобной фильтрации становится легче отслеживать и контролировать доступ к сайтам, основываясь на их категориях. Тот же принцип работает в большинстве крупных браузеров — например, Network Protection в Chrome и Firefox и SmartScreen в Edge.

Принимая во внимание обратную связь от клиентов, Microsoft решила сделать фильтрацию веб-контента неотъемлемой частью Microsoft Defender ATP. Теперь не нужно никакой дополнительной партнёрской лицензии, чтобы воспользоваться функцией.

«Вы сможете ощутить все преимущества фильтрации веб-контента без дополнительных затрат, аппаратного обеспечения и агентов», — пишет техногигант в блоге.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru