ЕС внёс Positive Technologies в 11 пакет санкций, компания дала ответ

ЕС внёс Positive Technologies в 11 пакет санкций, компания дала ответ

ЕС внёс Positive Technologies в 11 пакет санкций, компания дала ответ

В 11-м пакете санкций Евросоюза внезапно оказалась российская компания Positive Technologies. Теперь ИБ-гигант дал развёрнутый ответ и объяснил причины включения в новый санкционный список.

Как отметила пресс-служба Positive Technologies, именно наличие лицензии ФСБ России стало поводом для внесения в список. При этом в компании подчеркнули, что такая лицензия необходима всем крупным игрокам рынка информационной безопасности.

Руководство Positive Technologies убеждено, что санкционная история никак не сможет повлиять на бизнес компании. Планы по разработке передовых технологий кибербезопасности и двукратному ежегодному росту бизнеса остались неизменными.

К счастью, компания понимала все санкционные риски ещё несколько лет назад, поэтому Positive Technologies оперативно перестроила бизнес и разработала новую стратегию.

«Наши международные интересы не связаны со странами ЕС и сосредоточены в первую очередь на регионах, готовых работать с организациями из Российской Федерации», — заявили в компании.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru