SIEM-система Kaspersky соответствует требованиям к средствам ГосСОПКА

SIEM-система Kaspersky соответствует требованиям к средствам ГосСОПКА

SIEM-система Kaspersky соответствует требованиям к средствам ГосСОПКА

SIEM-система «Лаборатории Касперского» Kaspersky Unified Monitoring and Analysis Platform (KUMA) подтвердила полное соответствие требованиям к средствам ГосСОПКА, которые утверждены Приказом ФСБ России N196 от 6 мая 2019 года.

Национальный координационный центр по компьютерным инцидентам (НКЦКИ) подтвердил, что продукт Kaspersky для сбора, анализа и корреляции киберсобытий успешно прошёл процедуру оценки.

Таким образом, Kaspersky Unified Monitoring and Analysis Platform стала первой российской системой класса SIEM, подтвердившей соответствие требованиям к средствам обнаружения, предупреждения и ликвидации последствий кибератак.

Как объясняют специалисты «Лаборатории Касперского», SIEM часто является неотъемлемой частью Центра мониторинга и реагирования на инциденты в информационной безопасности (SOC).

KUMA особенно будет полезна системообразующим организациям и объектам критической информационной инфраструктуры.

Илья Маркелов, руководитель направления развития единой корпоративной платформы «Лаборатории Касперского», отмечает, что модуль для автоматизации взаимодействия с технической инфраструктурой ГосСОПКА, которым оснащена KUMA, облегчит процесс процесс обмена информацией с НКЦКИ.

Rubytech запустила российскую LLM на китайских GPU без NVIDIA

Группа Rubytech протестировала российскую языковую модель Cotype 3 от MWS AI на китайских графических ускорителях. Испытания проводились на программно-аппаратном комплексе «Машина искусственного интеллекта» Скала^р. Результат: модель работала стабильно, а производительность в популярных сценариях инференса оказалась сопоставима с конфигурациями на NVIDIA H100.

В тестовой системе использовались восемь китайских GPU. При обработке контекста объёмом 27 тыс. токенов среднее время генерации первого токена составило около 8 секунд, а межтокенная задержка — от 111 мс. По оценке Rubytech, этого достаточно для корпоративных ИИ-сервисов.

Но железо само себя не настроит. Инженеры адаптировали драйверы, программное окружение и средства оркестрации. В отдельных сценариях оптимизация позволила ускорить работу в 2-2,2 раза по сравнению со штатной средой китайских GPU. Контейнерная архитектура должна упростить развёртывание моделей и переход от тестов к промышленной эксплуатации.

Главный вывод испытаний — корпоративную ИИ-инфраструктуру можно строить без обязательной привязки к ускорителям NVIDIA. Особенно это актуально для госсектора, компаний с государственным участием и организаций КИИ, которым нужны локальное размещение моделей, контролируемая инфраструктура и возможность масштабироваться без лотереи с поставками H100.

Rubytech также заявляет, что китайские GPU в отдельных сценариях способны снизить совокупную стоимость владения. Правда, революцию пока придержали: речь идёт не о полном отказе от NVIDIA, а о появлении ещё одного рабочего варианта.

Дальше компания планирует испытать новое поколение китайских ускорителей и расширить список российских моделей и корпоративных ИИ-сервисов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru