ФГУП Гамма использует Solar appScreener для сертификации по ФСТЭК России

ФГУП Гамма использует Solar appScreener для сертификации по ФСТЭК России

ФГУП Гамма использует Solar appScreener для сертификации по ФСТЭК России

ФГУП «Научно-производственное предприятие «Гамма» выбрало анализатор защищенности приложений Solar appScreener в качестве средства статического анализа исходных текстов программного обеспечения при проведении cертификационных испытаний по требованиям безопасности информации ФСТЭК России и ряда других регуляторов.

Уникальная особенность Solar appScreener заключается в применении технологий анализа бинарного кода (исполняемых файлов). Это позволяет проводить исследования приложений, использующих сторонние компоненты – свободное ПО, готовые коды из интернета и подключаемые модули, библиотеки.

«Функциональные возможности Solar appScreener обеспечивают решение задач выявления уязвимостей и НДВ в программном обеспечении, разработанном на различных языках программирования. Широкая поддержка языков программирования выгодно отличает данный статический анализатор при проведении сертификационных испытаний по требованиям безопасности ФСТЭК России», - отметил начальник испытательной лаборатории ФГУП «НПП «Гамма» Евгений Павлов.

Кроме того, Solar appScreener позволяет автоматически формировать отчеты по найденным уязвимостям и НДВ в наиболее удобном для пользователя формате и с необходимым ему содержанием.

«Solar appScreener вызывает все больший интерес у лабораторий, проводящих сертификационные испытания программного обеспечения на соответствие ИБ-требованиям отечественных регуляторов. Мы рады, что коллеги из ФГУП «НПП «Гамма» сделали выбор в пользу нашей системы и уверены, что инвестиции в продукт многократно окупятся за счет автоматизации ряда проверок», – подчеркнул директор центра решений безопасности ПО компании «Ростелеком-Солар» Даниил Чернов.

Solar appScreener — российский статический анализатор кода приложений на наличие уязвимостей и НДВ. В продукте реализована поддержка 35 языков программирования и 9 форматов исполняемых файлов, в том числе для Google Android, Apple iOS и Apple macOS. Для минимизации количества ложных срабатываний в решении применяется собственная технология Fuzzy Logic Engine – ноу-хау компании «Ростелеком-Солар». Solar appScreener можно развернуть как на собственных вычислительных мощностях организации, так и пользоваться им как сервисом, доступным из облака «Ростелеком-Солар» (по модели SaaS).

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