Шлюзы Check Point R77.30 теперь полностью соответствуют нормативам ФСТЭК

Шлюзы Check Point R77.30 теперь полностью соответствуют нормативам ФСТЭК

Шлюзы Check Point R77.30 теперь полностью соответствуют нормативам ФСТЭК

Шлюзы безопасности Check Point Security Gateway версии R77.30 успешно прошли все испытания на соответствие требованиям по безопасности информации, установленным ФСТЭК России. Соответствующий сертификат соответствия уже числится в реестре сертифицированных средств защиты информации, который ведет регулятор.

Названный программно-аппаратный комплекс разработан в израильской компании Check Point Software Technologies; в России эти изделия производит АО «АЛТЭКС-СОФТ». Решение, реализующее функции системы обнаружения вторжений (IDS) и файрвола, предназначено для защиты от несанкционированного доступа к информации, не составляющей государственную тайну.

Российский сертификат на шлюзы R77.30 за номером 4209 был впервые выдан Check Point в январе 2020 года. Он удостоверял, что защитное решение соответствует требованиям, зафиксированным в следующих документах ФСТЭК:

  • «Требования к межсетевым экранам»;
  • «Профиль защиты межсетевых экранов типа А четвертого класса защиты. ИТ.МЭ.А4.ПЗ»;
  • «Профиль защиты межсетевых экранов типа Д четвертого класса защиты. ИТ.МЭ.Д4.ПЗ»;
  • «Требования к системам обнаружения вторжений»;
  • «Профиль защиты средств обнаружения вторжений уровня сети четвертого класса защиты. ИТ.СОВ.С4.ПЗ».

Позже эти изделия прошли дополнительные испытания на соответствие «Требованиям по безопасности информации, устанавливающие уровни доверия к средствам технической защиты информации и средствам обеспечения безопасности информационных технологий» по 4 уровню доверия.

Этот документ в обновленной редакции был утвержден приказом ФСТЭК № 76 от 2 июня 2020 г.; большинство закрепленных в нем нормативов вступили в силу с 1 января этого года. Выполнение «Требований по безопасности» является обязательным при проведении работ по оценке соответствия (включая работы по сертификации) средств технической защиты информации.

Соответствие 4-му уровню доверия говорит о том, что решение подлежит применению в значимых объектах критической инфраструктуры (КИИ) 1 категории, государственных информационных системах 1 класса защищенности, АСУ ТП 1 класса защищенности, информационных системах ПДн при необходимости обеспечения 1 уровня защищенности, а также в информационных системах общего пользования II класса.

В результате сертификат соответствия, выданный на шлюзы R77.30, пришлось дополнять. Он был переоформлен 9 ноября 2020 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