Staffcop Enterprise 4.8 улучшил совместимость с популярными SIEM

Staffcop Enterprise 4.8 улучшил совместимость с популярными SIEM

Staffcop Enterprise 4.8 улучшил совместимость с популярными SIEM

Компания «Атом Безопасность» выпустила новую версию программного комплекса Staffcop Enterprise — 4.8. Разработчики отметили ряд нововведений и улучшений по части функциональных возможностей и готовы рассказать о них на вебинаре.

«Мы улучшили совместимость Staffcop с популярными SIEM-системами, такими как RuSIEM и Max Patrol SIEM, а также работу с инструментом бизнес-анализа Power BI. Теперь Staffcop проще интегрировать в существующие системы», — сообщили в StaffCop.

Также более плотно реализовали работу с Active Directory — благодаря данным из AD, можно назначать конфигурации безопасности и предоставлять доступ сотрудникам и группам сотрудников, а сами данные — добавлять в карточки сотрудников.

В StaffCop Enterprise 4.8 расширили карточки сотрудников — теперь вся необходимая информация собирается именно там: адреса электронной почты, использованные USB-накопители, записи разговоров через корпоративную IP-телефонию, заметки руководителей или офицеров безопасности по сотруднику, связанные с этим сотрудником инциденты и т. д.

«Мы добавили новый модуль — краулер. Он позволяет проанализировать файлы на компьютере пользователя и, с помощью словаря, выявить файлы, которые находятся за пределами разрешенного периметра и определить, где именно они находятся, а также удалить их».

А также улучшение функционала нейронных сетей, ворох мелких исправлений и прочее. StaffCop проведёт вебинар, посвященный новой версии, на котором расскажут всё подробно.

VK научила ИИ-модель следить за интересами пользователей во всех сервисах

VK научила одну ИИ-модель следить за интересами пользователей сразу в нескольких своих сервисах. Лайки, репосты, комментарии, пропуски и другие обезличенные действия теперь складываются в единый нейропрофиль. Технология уже работает во «ВКонтакте», VK Видео и VK Клипах. В основе решения лежит трансформерная модель.

Она учитывает не только само действие, но и контекст: в каком сервисе оно произошло, с каким контентом, у какого автора, как давно и после каких событий. Ведь просмотр длинного ролика в VK Видео и молниеносный свайп в VK Клипах — сигналы совершенно разного калибра.

Объединив их, модель должна точнее отличать устойчивые интересы от случайных действий. Иначе один неосторожный лайк, и лента уже неделю уверена, что пользователь мечтает смотреть исключительно обзоры пылесосов.

По данным VK, после внедрения нейропрофиля время просмотра контента в VK Клипах выросло на 5,5%. Следующим шагом стало нейросетевое ранжирование: алгоритм в реальном времени сопоставляет интересы пользователя с характеристиками публикаций и решает, что поднять в ленте, а что отправить подальше.

В ходе экспериментов пользователи стали на 15% чаще делиться контентом, на 10% чаще открывать его на весь экран и на 5% чаще ставить лайки. Таким образом, VK получила не только более цепкие рекомендации, но и более эффективный инструмент для показа рекламы.

Технология работает внутри Discovery-платформы VK, запущенной в 2025 году. Она объединяет инфраструктуру рекомендаций, поиска и рекламы во всех продуктах компании. Благодаря этому нейропрофиль и новое ранжирование можно подключать к другим сервисам без капитального ремонта их архитектуры.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru