Клиенты Solar Dozor получат в подарок 3 месяца бесплатного Dozor UBA

Клиенты Solar Dozor получат в подарок 3 месяца бесплатного Dozor UBA

Клиенты Solar Dozor получат в подарок 3 месяца бесплатного Dozor UBA

Компания «Ростелеком-Солар» запускает акцию для клиентов системы защиты от утечек Solar Dozor. С января 2021 года всем пользователям системы, имеющим действующую подписку на обновления, предложат бесплатную миграцию на новейшую версию Solar Dozor 7.3, релиз которой состоялся в начале декабря.

Переход на новую версию будет сопровождаться полным комплексом работ по интеграции системы в инфраструктуру заказчика со стороны вендора. В качестве подарка участники акции получат 3-месяца бесплатной эксплуатации модуля продвинутого анализа поведения пользователей Dozor UBA или любого другого функционального модуля DLP-системы Solar Dozor на выбор.

При переходе на Solar Dozor 7.3 клиенты получат целый набор преимуществ, реализованных в новой версии. Это и высокая точность распознавания критичных данных в графических форматах, которая стала возможной благодаря применению технологии глубокого обучения на основе нейронных сетей Faster RCNN. И контроль переписки пользователей в мессенджере Telegram на рабочих станциях, а также отправки файлов в облачные хранилища с помощью десктоп-приложений Яндекс.Диск и Google Drive. А полностью переработанный фильтр результатов быстрого поиска позволит оперативно находить нужные данные в уже сформированной поисковой выборке, что ускорит обнаружение утечек и расследование инцидентов.

Но главный бонус для пользователей 7.3 заключается в возможности бесплатно в течение 3-х месяцев опробовать в действии работу модуля анализа поведения пользователей Dozor UBA. Модуль позволяет автоматически выявлять в поведении сотрудников компании аномалии, которые могут свидетельствовать о ранних признаках корпоративного мошенничества, зарождении коррупционных схем, предпосылках к возникновению утечек информации и т.п. Это дает возможность службам безопасности работать с рисками превентивно, используя автоматизированные инструменты анализа.

Методы анализа модуля Dozor UBA основаны на уникальных алгоритмах класса unsupervised machine learning (обучение без учителя), не требующих предварительной настройки и адаптации системы под новые условия эксплуатации. Накопленной в течение 2-х месяцев истории активности пользователя достаточно для того, чтобы определить его устойчивое поведение и начать детектировать аномалии поведения.

А в версии 7.3 модуль Dozor UBA еще и значительно расширил свою функциональность, позволяющую минимизировать риск утечки данных при увольнении сотрудников. Для этого в интерфейсе системы в разделе «Анализ поведения» появился виджет «Признаки увольнения». Кликнув на виджет, офицер безопасности мгновенно получает список сотрудников, в поведении которых присутствуют признаки подготовки к увольнению.

Критерии, по которым система выявляет работников, готовящихся к увольнению, были сформированы в результате практических исследований и наблюдений за поведением уходящих из компаний сотрудников. К таким критериям относится постепенное падение внешней и внутренней активности, оптимизация или сокращение сотрудником рабочего графика, появление новых уникальных контактов в коммуникациях, передача нехарактерных для сотрудника информационных активов и ряд других.

Для участия в новогодней акции Solar Dozor необходимо оставить заявку на странице до 31 января 2021 года!

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