Информзащита и ARUDIT SECURITY объединяются для защиты от кибератак

Информзащита и ARUDIT SECURITY объединяются для защиты от кибератак

Информзащита и ARUDIT SECURITY объединяются для защиты от кибератак

Компания «Информзащита» заключила партнерское соглашение с российским разработчиком средств защиты информации ARUDIT SECURITY (АРУДИТ СЕКЬРИТИ). Теперь заказчики интегратора смогут воспользоваться решениями линейки SoftControl, которые обеспечивают многоуровневые меры защиты от целевых хакерских атак, деструктивного воздействия вредоносных программ, в том числе не детектируемого антивирусами, и инсайдерских угроз.

Последние вызывают особое опасение – в первом полугодии 2022 года число предложений из-за границы сотрудникам российских компаний стать инсайдерами увеличилось в 4 раза по сравнению с аналогичным периодом 2021 года. Летом эта тенденция пошла на спад, однако эксперты прогнозируют ее возобновление осенью.

Компания АРУДИТ СЕКЬЮРИТИ - разработчик передовых программных решений в сфере информационной безопасности, является приемником проекта SafenSoft. АРУДИТ СЕКЬЮРИТИ осуществляет разработку, техническую поддержку программных продуктов линейки SoftControl, распространяет программные продукты линейки SoftControl через сеть авторизованных партнеров.

«Продукты семейства SoftControl обеспечивают многоуровневые меры защиты от деструктивного воздействия зловредного ПО, в том числе не детектируемого антивирусными средствами, таргетированных хакерских атак и действий инсайдеров. Функциональность SoftControl позволяет заместить распространенные в России решения зарубежных производителей. Мы ожидаем плодотворного сотрудничества с нашим новым партнером», - рассказал Светозар Яхонтов, генеральный директор ООО «АРУДИТ СЕКЬЮРИТИ».

Продуктовая линейка SoftControl развивается с 2003 года и включает инновационные программные решения для защиты от внешних и внутренних угроз конечных точек корпоративной сети и серверов, банкоматов, платежных терминалов, АСУ ТП, встроенных компьютеров медицинского оборудования. Реализация многоуровневых мер защиты на основе точных методов позволяет обеспечить низкое потребление системных ресурсов, отсутствие ложных срабатываний, совместимость с любым прикладным ПО.

Функциональность контроля старта и активности всех процессов в системе позволяет выполнить требования Регуляторов на критической инфраструктуре:

  1. на рабочих станциях и серверах, банкоматах и платежных терминалах, компьютеризированных кассовых комплексах, позволяя выполнить требования международного стандарта PCI DSS и требований Банка России ГОСТ Р 57580.1-2017.
  2. на терминалах и контроллерах АСУ ТП, медицинском оборудовании под управлением операционных систем семейства Microsoft Windows, позволяя выполнить требования по защите КИИ (Федеральный закон от 26 июля 2017 г. N 187-ФЗ «о безопасности критической информационной инфраструктуры РФ»).

В настоящее время решения производителя применяются в банках, на промышленных предприятиях, на объектах топливно-энергетического комплекса и транспорта, в индустрии производства программного обеспечения, в образовании и науке.

Подпишитесь на новости

Роскомнадзор встроил машинное обучение в систему фильтрации трафика

Роскомнадзор внедрил механизм фильтрации интернет-трафика на основе машинного обучения и потратил на него 2,27 млрд рублей. Это следует из паспорта ведомственной программы цифровой трансформации на 2026-2028 годы. В документе указано, что РКН использует отечественную модель, развернутую на собственной инфраструктуре.

Ее название не раскрывается, большая языковая модель в системе не применяется.

С паспортом программы ознакомился Forbes. Механизм встроен в автоматизированную систему обеспечения безопасности российского сегмента интернета (АСБИ).

Через нее Роскомнадзор управляет ТСПУ, оборудованием для фильтрации трафика на сетях операторов связи. На установку новых и модернизацию действующих ТСПУ в 2026 году заложено 3,99 млрд рублей основного финансирования и еще 6,2 млрд рублей дополнительного.

О планах использовать ИИ для фильтрации стало известно в январе. В мае ведомство собиралось взять для этого модель Astra AI от «Группы Астра».

VPN в описании механизма прямо не упоминается. Дмитрий Кутейников из RKS Global считает, что модель может оценивать вероятность использования VPN по внешним признакам, например по размеру и ритму пакетов или длительности сессии, без чтения содержимого. По его словам, под ошибочную блокировку могут попасть корпоративные VPN и облачные сервисы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru