Системы Bosch интегрировали с Kaspersky Industrial CyberSecurity

Системы Bosch интегрировали с Kaspersky Industrial CyberSecurity

Системы Bosch интегрировали с Kaspersky Industrial CyberSecurity

«Лаборатория Касперского» и Bosch Security and Safety Systems (подразделение корпорации Bosch Building Technologies) провели интеграцию систем BIS и BVMS с продуктами линейки Kaspersky Industrial CyberSecurity. Компании ожидают, что это позволит обеспечить дополнительный уровень защиты рабочих станций, серверов, сетей передачи данных и контроллеров от кибератак и вредоносных программ.

Building Integration System (BIS) — это интеграционная платформа, позволяющая управлять подсистемами Bosch, такими как видеонаблюдение, пожарная и охранная сигнализация, управление доступом, звуковое оповещение. Bosch Video Management System (BVMS) — это система управления видеонаблюдением, которая обеспечивает интегрированное управление цифровыми видео, аудио и другими данными по IP-сети.

Системы BIS и BVMS защищают клиентов от кибератак и потери личных данных с помощью специально разработанных и действующих по умолчанию средств безопасности. Продукты линейки Kaspersky Industrial CyberSecurity — решения KICS for Networks и KICS for Nodes — позволяют повысить уровень кибербезопасности BVMS и BIS, предотвращая потенциальные атаки на сеть, к которой они подключены, и не препятствуя их нормальной работе.

Более того, систему управления Kaspersky Security Center, осуществляющую централизованный сбор системных данных, можно интегрировать в пользовательский интерфейс BIS посредством протокола OPC. Это избавляет от необходимости переключаться между системами для мониторинга состояния физической и информационной безопасности.

«Системы BIS и BVMS защищают клиентов от действий злоумышленников и утечек данных благодаря целому ряду специально разработанных и действующих по умолчанию мер безопасности, в том числе шифрованию коммуникаций и аутентификации. Интеграция с продуктами Kaspersky Industrial CyberSecurity добавляет ещё одну линию защиты и повышает безопасность системы», — отметил Мачей Вробел, менеджер по продукту Bosch Video Management System.

«Интеграция, которую мы провели, даёт множество преимуществ клиентам, среди которых больницы, промышленные предприятия, аэропорты и железные дороги. Комплексные совместные решения позволят быстрее реагировать на инциденты безопасности, централизованно управлять различными рисками и не допускать возможных длительных простоев системы. Кроме того, их легко масштабировать в соответствии с потребностями конкретного предприятия», — рассказал Антон Шипулин, ведущий менеджер по развитию бизнеса Kaspersky Industrial CyberSecurity.

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