R-Vision поможет Информзащите развивать реагирование в IZ:SOC

R-Vision поможет Информзащите развивать реагирование в IZ:SOC

R-Vision поможет Информзащите развивать реагирование в IZ:SOC

Компании «Информзащита» и R-Vision сообщили о сотрудничестве, за счёт которого специалисты рассчитывают вывести центр мониторинга и реагирования на инциденты в области информационной безопасности (Security Operations Center — SOC) на новый уровень.

Как сообщили представители обеих сторон, команда IZ:SOC, сервиса компании «Информзащита», усмотрела дополнительную ценность от использования продуктов R-Vision. Специалисты уже успели протестировать решения вендора и успешно интегрировали их в сервисы IZ:SOC.

«Интеграция продуктов R-Vision позволит нам сделать более прозрачным реагирование на инциденты, что особенно смогут оценить заказчики. Помимо этого, мы ожидаем увеличение скорости реагирования и снижение потенциального ущерба от киберинцидентов», — отметили в компании «Информзащита».

Кроме того, заказчики выиграют от этого сотрудничества ещё и потому, что им станет доступна расширенная функциональность мониторинга и реагирования, а также появится возможность доступа в личный кабинет с настраиваемыми дашбордами. Это позволит в режиме онлайн наблюдать всю статистику по киберинцидентам и их обработке.

Представители компании «Информзащита» также указали на расширение сотрудничества с заказчиками за счёт всей экосистемы продуктов R-Vision.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Google представил VaultGemma — LLM с дифференциальной приватностью

В семействе больших языковых моделей (БЯМ, LLM) с открытым кодом, разработанных в Google, прибавление. Новинка VaultGemma не запоминает конфиденциальные данные при обучении, что предотвращает их слив пользователям.

ИИ-модель, построенная на базе Gemma 2 и работающая по 1 млрд параметров, прошла предварительный тренинг с применением метода дифференциальной приватности (differential privacy) — он добавляет в процесс обучения эталонный шум для ограничения возможности запоминания.

К сожалению, такой подход снижает не только риск утечки конфиденциальных данных, но также точность и быстродействие LLM. Чтобы найти оптимальный баланс между приватностью, практичностью и затратами на вычисления, в Google провели специальное исследование.

Бенчмаркинг показал, что по производительности VaultGemma сравнима с моделями той же величины, но без гарантий конфиденциальности.

 

Подробная информация о новом opensource-проекте, способном ускорить создание приватных и безопасных ИИ-систем для медучреждений, финансовых институтов и госсектора, выложена на Hugging Face и Kaggle.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru