BI.ZONE WAF получил сертификат ФСТЭК России

BI.ZONE WAF получил сертификат ФСТЭК России

BI.ZONE WAF получил сертификат ФСТЭК России

Файрвол уровня веб-приложений BI.ZONE WAF сертифицирован ФСТЭК России. Теперь межсетевой экран может использоваться в российских информационных системах, требующих обязательной сертификации СЗИ в системе ФСТЭК России.

Сервис BI.ZONE WAF способен обеспечить многоуровневую защиту веб-приложений от кибератак. Получив сертификат ФСТЭК России, файрвол может применяться для защиты критически важных систем.

Помимо блокировки кибератак, BI.ZONE WAF успешно справляется с активностью ботнетов и закрывает уязвимости, которые периодически обнаруживаются в веб-приложениях. Среди операторов BI.ZONE WAF — специалисты, которые не только настроят его под особенности приложения, но и помогут в решении киберинцидента.

Выданный ФСТЭК России сертификат подтверждает, что BI.ZONE WAF является межсетевым экраном типа «Г», имеет 4-й класс защиты и соответствует 4-му уровню доверия. Это даёт право использовать файрвол для защиты веб-приложений значимых объектов критических информационных инфраструктур (КИИ) до 1-й категории включительно.

Более того, BI.ZONE WAF может применяться в тех системах, где требуется 1-й класс или уровень защищенности, а это: АСУ ТП, ГИС (государственные информационные системы) и информационные системы персональных данных.

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

Российские учёные научили ИИ ловить фейковые фото и нелепые изображения

Исследователи из AIRI, Сколтеха, MWS AI и МФТИ по-новому решили одну из наиболее сложных задач компьютерного зрения — выявление изображений с нелогичным содержанием, вроде рыцаря с мобильником или пингвина на велосипеде.

Разработанный ими метод TLG (Through the Looking Glass, «В Зазеркалье») использует ИИ для создания текстовых описаний картинок и обнаружения противоречий при сопоставлении с визуальным содержанием.

В комментарии для «Известий» один из соавторов проекта, доктор компьютерных наук Александр Панченко пояснил: существующие ИИ-модели хорошо распознают элементы картинок, но плохо улавливают контекст — далеко не всегда понимают совместимость представленных объектов с точки зрения здравого смысла.

Чтобы проверить действенность своего подхода, экспериментаторы создали датасет, включив него 824 изображения с нелепыми ситуациями. Тестирование алгоритма показало точность распознавания до 87,5%, что на 0,5-15% выше показателей других существующих моделей, а также большую экономию вычислительных ресурсов.

Новаторская разработка, по словам Панченко, способна повысить надежность систем компьютерного зрения. После доработки и дообучения ее также можно будет использовать для модерации контента — к примеру, для выявления фейковых фото.

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