Neofleх выпустил Pro-версию платформы NeoCAT для защиты облачных ресурсов

Neofleх выпустил Pro-версию платформы NeoCAT для защиты облачных ресурсов

Neofleх выпустил Pro-версию платформы NeoCAT для защиты облачных ресурсов

Компания Neoflex объявила о выпуске обновленной версии продукта NeoCAT Cloud Security Platform, которая позволит компаниям с облачной инфраструктурой проанализировать конфигурацию ресурсов облака, а также установленное на них ПО на предмет уязвимостей и устранить их.

Запуск NeoCAT занимает всего десять минут. Решение доступно в маркетплейсе Yandex Cloud, где предоставляется грант на бесплатное использование продукта в течение месяца. 

Функционал Pro-версии NeoCAT позволяет централизованно инвентаризировать все ресурсы в облачной инфраструктуре, анализировать их на предмет небезопасных настроек, завышенных привилегий учетных записей и уязвимостей ПО. Решение приоритизирует найденные уязвимости с учетом возможностей их эксплуатации злоумышленником, а также предоставляет инструкции и готовые скрипты для автоматизации процесса управления и устранения.

Кроме того, решение анализирует и оценивает облачные ресурсы и сервисы в соответствии с такими стандартами, как PCI DSS, 152-ФЗ, CIS, GDPR и Yandex Cloud Security. Также NeoCAT сканирует ПО на виртуальных машинах и в контейнерах на предмет наличия уязвимостей, отправляя оповещение о найденных рисках ответственным за соответствующий ресурс.

В новой версии продукта реализовано API для интеграции с другими системами пользователя: например, регулярная выгрузка обнаруженных рисков в SIEM. Решение полностью работает изолированно без передачи данных во вне, используя для анализа только Yandex Cloud API. Появилась функция создания тикетов в трекерах по найденным рискам, а также объединения облаков и ресурсов в проекты с возможностью назначать за них ответственных пользователей.

«В прошлом году мы объявили о выходе продукта NeoCAT, который продолжаем активно развивать. Решение стало еще более удобным в использовании и эффективным с точки зрения устранения рисков безопасности в облаке. Нам удалось реализовать функционал, который позволяет централизованно отслеживать уязвимости во всей облачной инфраструктуре без необходимости установки агентов и внедрения множества дополнительных инструментов, влияющих на производительность ресурсов», - отметил Евгений Кондратьев, лидер продукта NeoCAT.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru