Система Гарда Маскирование сертифицирована ФСТЭК России

Система Гарда Маскирование сертифицирована ФСТЭК России

Система Гарда Маскирование сертифицирована ФСТЭК России

Программный комплекс «Гарда Маскирование», разрабатываемый специалистами группы компаний «Гарда», соответствует 4 уровню доверия, что подтвердила ФСТЭК России. Таким образом, продукт может защищать системы организаций, не работающих с гостайной.

Задача «Гарда Маскирование», как можно судить по названию, — создавать маскированные копии баз данных без вмешательства в целостность БД. Этот подход помогает предотвратить утечки внутренних сведений при их передаче.

«Гарда Маскирование» может не только сканировать, но и классифицировать данные в определённой БД, а итогом работы системы является обезличивание ПДн и удаление конфиденциальной информации с полным сохранением структуры базы.

Продукт пригодится для защиты данных при их передаче разработчикам, тестировщикам, аналитикам и другим работникам, которым не требуется доступ к содержимому БД.

Специалисты считают, что подобные системы обезличивания данных необходимы компаниям, постоянно работающим с большим массивами информации, включая персональные данные.

К таким организациям относятся и банки, и ретейл-сфера, и телеком-операторы. По данным «Града Технологии», программный комплекс «Гарда Маскирование» показал отличные результаты в обнаружении ПДн, а также продемонстрировал приличную скорость обезличивания больших массивов информации.

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru