В СёрчИнформ SIEM появились автоматические реакции на инциденты ИБ

В СёрчИнформ SIEM появились автоматические реакции на инциденты ИБ

В СёрчИнформ SIEM появились автоматические реакции на инциденты ИБ

Компания «СёрчИнформ» представила обновление «СёрчИнформ SIEM» – теперь в интерфейсе системы можно настроить скрипты, которые запустят автоматическую реакцию при выявлении инцидента. В редакторе скриптов, который встроен в «СёрчИнформ SIEM», ИБ-специалист может прописать любой сценарий действий, которые SIEM запустит для устранения угрозы.

«В «СёрчИнформ SIEM» появился функционал, который нетипичен для этого класса решений. Теперь система не только выполняет базовые задачи по обработке потока событий и выявлению угроз, но и в автоматическом режиме может их устранить. Если система выявит подозрительные события, то по политикам безопасности остановит инцидент, а ИБ-специалист получит об этом уведомление. Если в ИТ-инфраструктуре заказчика происходят критичные события, то SIEM-система среагирует на них конкретным действием. Например, когда на ПК происходит массовое шифрование файлов, то SIEM может запустить реакцию антивируса (сканирование, удаление файлов или помещение зловреда в песочницу)», – прокомментировал системный аналитик «СёрчИнформ» Павел Пугач.

Обновленная функциональность «СёрчИнформ SIEM» позволяет автоматизировать действия ИБ-специалиста и облегчает выполнение монотонных задач, например, если нужно заблокировать скомпрометированную учетную запись во всех средах. Также в SIEM можно присвоить инцидентам ИБ разный уровень угроз.

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