Вышла новая версия PT ISIM: новый движок, улучшенный интерфейс

Вышла новая версия PT ISIM: новый движок, улучшенный интерфейс

Вышла новая версия PT ISIM: новый движок, улучшенный интерфейс

Компания Positive Technologies выпустила новую версию системы глубокого анализа трафика технологических сетей PT ISIM. Разработчики отмечают следующие нововведения: новый движок, регулярное пополнение экспертной базы и улучшения пользовательского интерфейса.

Новый движок системы PT Industrial Security Incident Manager (PT ISIM) обеспечивает более высокую производительность и расширенные возможности для глубокого анализа промышленных протоколов и трафика технологической сети. Помимо увеличения общей производительности и ускорения отдельных сценариев работы с PT ISIM 3.0 можно решать более сложные задачи выявления аномалий и нарушений безопасности и оперативнее получать от экспертов Positive Technologies актуальные знания об угрозах.

Новая версия поддерживает начатую вендором практику регулярного пополнения базы знаний продукта новыми пакетами экспертизы с актуальными правилами детектирования и индикаторами промышленных угроз (за последние месяцы были добавлены пакеты для обнаружения попыток эксфильтрации данных и туннелирования соединений из АСУ ТП, угроз для оборудования и систем B&R Industrial Automation.

PT ISIM 3.0 также получила обновленный пользовательский интерфейс, позволяющий эффективно исследовать результаты анализа трафика, а также более гибко управлять параметрами работы продукта.

PT ISIM относится к классу промышленных NTA-систем (network traffic analysis) — систем глубокого анализа трафика технологических сетей — обеспечивает выявление признаков реализации атаки на технологическую сеть предприятия различными методами, а также предоставляет дополнительные возможности для анализа инцидентов, обогащения их контекста и реагирования.

«В условиях, когда технологические сети становятся неотъемлемой частью общей IT-инфраструктуры предприятия, риск проникновения в них злоумышленника становится максимально высоким. Необходимо полностью, в режиме 24/7 контролировать ситуацию в сети АСУ ТП, иметь возможность находить угрозы ретроспективно, восстанавливая хронологию инцидента. Разбора только лишь промышленных протоколов с целью поиска нелегитимных команд управления становится недостаточно. Необходимо не только обнаружить эксплуатацию уязвимости или отправку нелегитимной команды на ПЛК — современная система анализа трафика АСУ ТП должна помогать ответить на многие другие важные вопросы: "если была попытка атаки, то оказалась ли она успешной?", "есть ли признаки дальнейшего развития атаки?" и другие», ― отмечает Роман Краснов, эксперт по информационной безопасности промышленных систем Positive Technologies.

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