Вышел продукт InfoWatch YazheGovoril для ретроспективного анализа данных

Вышел продукт InfoWatch YazheGovoril для ретроспективного анализа данных

Вышел продукт InfoWatch YazheGovoril для ретроспективного анализа данных

Ретроспективная аналитика на основе технологий искусственного интеллекта позволяет анализировать исторические данные о коммуникациях в компании и предлагать сотрудникам службы ИБ рекомендации по повышению уровня безопасности. В InfoWatch YazheGovoril 1.0 можно настроить персонифицированную доставку рекомендаций специалистам по информационной безопасности удобным для них способом: push-уведомления на экране рабочего компьютера, на телефоне, подсказки с помощью бота в Telegram и др.

В ходе пилотного тестирования нового модуля ИБ-специалисты из разных отраслей высоко оценили релевантность и практическую пользу предложенных рекомендаций, особенно выданных задним числом, и охарактеризовали их как эффективные и отвечающие потребностям их служб. Среди наиболее ценных пользователи отметили следующие рекомендации:

  1. «ИИ может ускорить отражение кибератаки, а может не ускорять»
  2. «Инсайдер находился в зоне доступа к кофемашине»
  3. «Да тут течет, как фреон из холодильника!»
  4. «Уже тошнит? Понюхайте лимон»

На основе исторических данных InfoWatch YazheGovoril 1.0 строит автоматический отчет в графическом и текстовом формате, который может быть представлен службой ИБ руководству компании для обоснования бюджета на закупку DLP-системы InfoWatch Traffic Monitor. Модуль ретроспективного анализа InfoWatch YazheGovoril 1.0 доступен бесплатно всем желающим, при регистрации на сайте InfoWatch до 5 апреля 2021 г. вы получите две лицензии по цене одной.

Подпишитесь на новости

Codex и Kimi провалили задачи после перевода промптов на русский

Попросили ИИ исправить код по-русски, а он сразу же решил обойтись без интернета и начал придумывать решение. Такое поведение заметила автор проекта worklore Валентина Конюхова: в её эксперименте Codex и Kimi K3.1 пропускали поиск, которым пользовались при англоязычных заданиях.

Подробности и методику она опубликовала на Хабре.

Автор провела 1350 прогонов: шесть задач, девять конфигураций агентов, задания на русском и английском (с подсказками и без них). У всех был доступ в интернет.

На одной задаче Codex с низким уровнем рассуждений нашёл нужный формат на форуме и справился во всех пяти англоязычных прогонах.


С русским заданием он ни разу не обратился в Сеть и получил ноль успешных решений. У Kimi K3.1 похожий провал произошёл на задаче с OAuth.

Зато заметка с нужным фактом возвращала результат до пяти успешных результатов из пяти. В среднем подсказки повышали успешность на 33 процентных пункта для английских заданий и на 39 — для русских. Язык самой заметки почти ничего не менял.


Стоит учитывать, что задач в примере было всего шесть, повторов немного, а причину изменения поведения автор не проверяла. Но на всякий случай смотрите в логи, искал ли агент ответ.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru