Сбер выпустил собственный ChatGPT

Сбер выпустил собственный ChatGPT

Сбер выпустил собственный ChatGPT

GigaChat — русскоязычная альтернатива ChatGPT от Сбера. Архитектура сервиса основана на модели NeONKA. Речь о версии GPT 3.5, которая лучше понимает и пишет по-русски и уже умеет рисовать картинки.

О собственной мультимодальной нейросети рассказали в Сбере. GigaChat может отвечать на вопросы пользователей, поддерживать диалог, писать программный код, создавать тексты и картинки.

В отличие от зарубежного ChatGPT (официально недоступного в России), сберовский сервис сразу поддерживает мультимодальное взаимодействие и грамотнее общается на русском языке, отметили в пресс-службе.

Архитектура сервиса основана на модели NeONKA (NEural Omnimodal Network with Knowledge-Awareness). Её же планируют использовать в сервисах “Сбера”, например в ассистенте “Салют”. 

В GigaChat встроена модель Kandinsky 2.1, она создает изображения по текстовому описанию.

Входящую в состав NeONKA ru-GPT 3.5 с 13 млрд параметров компания планирует выложить в открытый доступ. А в будущем GigaChat будет доступен через облачный API для разработчиков и бизнеса.

“Новая разработка Сбера, которую мы сегодня представили, является прорывной для всей большой вселенной российских технологий”, — заявил президент и председатель Правления Сбербанка Герман Греф. — Более того, GigaChat уникален своей открытостью архитектуры, в то время как мировые аналоги нашей модели придерживаются курса Closed AI”. 

Сообщается, что в разработке модели участвовали команды SberDevices и Sber AI при поддержке Института искусственного интеллекта AIRI и отраслевых экспертов. Обучение нейросети происходило на суперкомпьютере Christofari Neo.

Пока мультимодальная нейросеть GigaChat доступна в бета-версии и только по приглашениям через телеграм-канал.

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

В Гарда Deception добавили MiTM-детектор и улучшили работу в филиалах

Компания «Гарда» выпустила обновление своей системы обмана «Гарда Deception». Новая версия предназначена для того, чтобы уменьшить нагрузку на ИТ-подразделения и повысить устойчивость инфраструктуры, а также упростить выявление действий злоумышленников в сетях заказчиков.

Буквально на днях мы обозревали версию Гарда Deception 2.1. Рассказали о ключевых функциональных возможностях, архитектуре, системных требованиях и кейсах использования системы.

Централизованное управление приманками через AD

Главное изменение — поддержка безагентного метода доставки и обновления приманок через групповые политики Microsoft Active Directory (AD GPO).

Это значит, что теперь ИБ-специалисты могут централизованно распространять и обновлять приманки, не вмешиваясь в работу сотрудников. Все обновления выполняются по расписанию и в скрытом режиме, что снижает влияние на пользовательские станции и делает сеть более стабильной.

Новый MiTM-детектор для LLMNR

Чтобы повысить точность выявления атак, в систему добавлен детектор атак на протокол LLMNR. Он способен фиксировать попытки Man-in-the-Middle в широковещательных протоколах, что позволяет отлавливать больше тактик, используемых злоумышленниками на ранних этапах проникновения.

Поддержка распределённых сетей

Для компаний с филиальной структурой появился модуль «Филиал/Branch». Он позволяет ловушкам работать автономно, даже если связь с центральным узлом временно пропадает — мониторинг при этом остаётся непрерывным. Такой режим особенно актуален для организаций с удалёнными офисами и производственными объектами.

Быстрее разбирать инциденты

Теперь события безопасности можно связывать с техниками MITRE ATT&CK прямо внутри «Гарда Deception». Это ускоряет анализ и помогает аналитикам быстрее понимать, какой сценарий атаки разворачивается и какие действия предпринимает злоумышленник.

Более реалистичные ложные персоны

Обновление добавило и новые возможности по созданию фейковых учётных записей. Можно загружать данные из CSV — например, списки отключённых сотрудников — а также использовать регулярные выражения для генерации идентификаторов и добавлять отчества. Чем реалистичнее приманка, тем выше шанс, что злоумышленник взаимодействует именно с ней, а не с реальными активами.

Руководитель продукта «Гарда Deception» Екатерина Харитонова отмечает, что новые функции направлены на повышение точности обнаружения атак и автоматизацию рутинных операций, чтобы сократить нагрузку на команды ИБ и упростить анализ угроз.

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