На фоне санкций Информзащита запустила услугу экспресс-аудита рисков ИБ

На фоне санкций Информзащита запустила услугу экспресс-аудита рисков ИБ

На фоне санкций Информзащита запустила услугу экспресс-аудита рисков ИБ

Компания «Информзащита» запускает услугу экспресс-аудита рисков информационной безопасности на фоне введения санкций западными вендорами и перевода систем на российские аналоги. В условиях, когда решения необходимо принимать молниеносно, но при этом не допустить фатальной ошибки, именно экспресс-аудит поможет проанализировать инфраструктуру, ее уязвимости и риски и предложить оптимальное сочетание отечественных решений по ИБ для каждого конкретного заказчика.

IT оказалась одной из самых пострадавших отраслей после введения жестких санкций Запада. Сотрудничество с Россией приостановили крупнейшие иностранные разработчики, найти замену которым довольно не просто – этот процесс может занять некоторое время, а оно для бизнеса важнее всего. В таких условиях российским компаниям приходится не только сохранять бесперебойную работу систем, чтобы обеспечить все бизнес-процессы, но и заботиться об их безопасности.

В связи с данными событиями сегодня наблюдается многократный рост запросов на замену зарубежных продуктов, а также на перенос инфраструктуры в отечественные облачные сервисы. Если раньше импортозамещение ИТ и ИБ решений шло размеренными темпами, и многие специалисты не верили, что оно полностью осуществимо даже к 2024 году, то сегодня условия изменились.

«Самый высокий спрос мы наблюдаем сейчас на такие продукты, как межсетевые экраны, системы обнаружения и предотвращения вторжений, антивирусы, песочницы и антиспам-системы», - говорит заместитель технического директора «Информзащиты» Александр Кузнецов, - «Но детальный анализ нужно делать для каждой системы индивидуально».

Чтобы бизнес не переставал функционировать, перейти с зарубежных на отечественные продукты необходимо в кратчайшие сроки. При этом следует учитывать слишком много факторов и иметь в виду наиболее критичные с точки зрения отказа в обслуживании объекты инфраструктуры. Здесь требуется детальный аудит рисков в части использования оборудования и ПО, применяемого сейчас в инфраструктуре.

«Можно с уверенностью сказать, что цена ошибок возросла в разы, поэтому перед внедрением чего-то нового важно понять, насколько безболезненно это будет для организации. Мы, как интегратор, десятилетия аккумулируем и западный, и отечественный опыт разработки в ИБ, поэтому видим полную картину», – рассказал главный архитектор «Информзащиты» Павел Демидов.

Помимо этого, эксперты компании помогают совершить переход с зарубежных облачных решений на аналогичные standalone-решения или облака российских провайдеров.

Подпишитесь на новости

Яндекс с нуля обучил полностью суверенную языковую модель

Яндекс представил Alice AI Foundation LLM — базовую версию новой языковой модели, полностью обученной с нуля. Компания самостоятельно собрала корпус, выбрала архитектуру и гиперпараметры, не используя готовые зарубежные модели.

Как сообщают «Ведомости», Alice AI Foundation содержит 80 млрд параметров и обучена на 18 трлн токенов. Благодаря архитектуре Mixture of Experts при обработке каждого токена активируются только 3 млрд параметров — весь 80-миллиардный коллектив одновременно будить не приходится. Контекстное окно достигает 262 144 токенов.

По внутренним тестам Яндекса, модель делит лидерство с Qwen3.5-35B-A3B-Base на задачах AIME 2026 и превосходит Nemotron-3-Super-120B-A12B-Base в ряде тестов на программирование, используя в четыре раза меньше активных параметров. В русскоязычных фактологических заданиях она также обошла более крупную DeepSeek-V4-Flash-Base с 284 млрд параметров. Впрочем, результаты получены на инфраструктуре самой компании и ещё нуждаются в независимой проверке.

Для оценки знаний, актуальных русскоязычной аудитории, Яндекс разработал бенчмарки WikiWebFacts и HardMultiQA. Первый проверяет знание дат, событий, определений и персоналий, второй — умение работать со сложными вопросами из медицины, права, ИТ и искусства. Наборы заданий, эталонные ответы и протоколы оценки опубликованы вместе с моделью.

Инженеры также переработали оптимизатор, совместив обмен данными между видеокартами с вычислениями и примерно вдвое ускорив шаги оптимизации. Каскад классификаторов сократил затраты на отбор обучающих документов в десятки раз, сохранив около 95% полезных материалов.

Веса, технические материалы и бенчмарки уже доступны на Hugging Face под Apache 2.0. Но это претрейн, а не готовый чат-бот: перед внедрением модель придётся дообучить и настроить. В будущем она станет полигоном для единой рассуждающей модели и ИИ-агентов «Алисы».

Яндекс называет разработку полностью суверенной, однако официальный порядок присвоения такого статуса в России заработает только в марте 2027 года.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru