ГК Программный Продукт вошла в состав учредителей компании RuSIEM

ГК Программный Продукт вошла в состав учредителей компании RuSIEM

ГК Программный Продукт вошла в состав учредителей компании RuSIEM

Группа компаний «Программный Продукт» вошла в состав учредителей ведущего российского разработчика SIEM систем — компании RuSIEM. В активе RuSIEM на данный момент есть несколько продуктов, обеспечивающих мониторинг и управление событиями информационной безопасности, в том числе с помощью технологий машинного обучения: RuSIEM, RuSIEM Analytics и RvSIEM.

SIEM-системы обеспечивают широкий комплекс услуг для интеллектуального мониторинга, сбора и анализа событий, выступая ядром системы управления информационной безопасности и ядром центра обеспечения безопасности (SOC, Security Operations Center) у подразделений крупного и среднего бизнеса. Решение обеспечивает анализ данных, которые поступают от сетевых устройств, серверов, рабочих станций и приложений в режиме реального времени, и позволяет предотвратить возможный ущерб от инцидентов. С помощью таких систем можно быстро выявлять угрозы, находить причины сбоев, устранять ошибки на отдельных участках распределенной информационной сети и прогнозировать возможные риски.

По данным аналитических агентств, за 2019 год более 23% организаций по всему миру подверглись семи или более атакам, которые завершились проникновением в их сети или системы. Репутационные и финансовые потери от действий киберпреступников заставляют компании увеличивать расходы на обеспечение информационной безопасности. Мировой рынок в 2021 году вырастет более чем на 66%, а развитие SIEM-систем считается одним из значимых трендов.

«Появление в портфеле группы такого востребованного SIEM-продукта мы считаем правильным шагом», — полагает заместитель генерального директора ГК «Программный Продукт» Георгий Лагода. «Это усилит наши компетенции на рынке информационной безопасности и обеспечит текущим и потенциальным клиентам новые возможности для построения комплексных решений, закрывающих практически все потребности в части обеспечения безопасности создаваемых и внедряемых информационных систем. Кроме того, использование нашего опыта и возможностей позволит активнее развивать и совершенствовать продуктовую линейку RuSIEM, а также предложить другие компетенции группы клиентам компании RuSIEM».

Со своей стороны, совладелец компании RuSIEM Максим Степченков отмечает, что продукты RuSIEM будут активно использоваться в масштабных ИТ-проектах федерального и регионального уровня, реализуемых ГК «Программный Продукт»:

«Вхождение в группу компаний позволит ускорить процесс разработки за счет привлечения дополнительных средств и опыта ГК «Программный Продукт», и повысит уверенность клиентов в компании. Это также будет способствовать более динамичному развитию как существующих, так и перспективных направлений, например, созданию новых модулей и продуктов».

«Данное приобретение, по словам Максима, нацелено не только на использование основного продукта компании, как системы для анализа средств защиты информации, но и его дальнейшего развития в сторону аналитики бизнес приложений за счет работы с большими данными и машинного обучения. Это позволит в дальнейшем не только расширить функционал системы, но и существенно расширить ее применение» - заметил Максим.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru