Selectel запустила защищённый канал связи с использованием алгоритмов ГОСТ

Selectel запустила защищённый канал связи с использованием алгоритмов ГОСТ

Selectel запустила защищённый канал связи с использованием алгоритмов ГОСТ

Компания Selectel запустила защищённый канал связи для передачи данных в Сети через сертифицированное ФСБ России оборудование. Новый сервис ГОСТ-VPN подойдёт госорганизациям и компаниям, работающим с госзаказчиками.

ГОСТ-VPN наиболее актуален для тех, кому надо защищать каналы связи с учётом требований ФСБ России и ФСТЭК России. Сервис поможет заказчикам организовать безопасное соединение между собственной ViPNet-сетью и защищенной ViPNet-сетью Selectel.

ViPNet Coordinator HW 4 — программно-аппаратный комплекс (ПАК) от «ИнфоТеКС», в прошлом году его включили в реестр радиоэлектронной продукции РФ. Именно этот ПАК используется для построения безопасной виртуальной сети ViPNet.

Разработчики называют ViPNet Coordinator HW 4 оптимальным средством защиты ИТ-сетей компаний от несанкционированного доступа.

В Selectel также отметили, что новая услуга позволит заказчикам организовать безопасный удалённый доступ к облачной инфраструктуре и при этом будет гарантировать соответствие требованиям российского законодательства.

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

Российские учёные научили ИИ ловить фейковые фото и нелепые изображения

Исследователи из AIRI, Сколтеха, MWS AI и МФТИ по-новому решили одну из наиболее сложных задач компьютерного зрения — выявление изображений с нелогичным содержанием, вроде рыцаря с мобильником или пингвина на велосипеде.

Разработанный ими метод TLG (Through the Looking Glass, «В Зазеркалье») использует ИИ для создания текстовых описаний картинок и обнаружения противоречий при сопоставлении с визуальным содержанием.

В комментарии для «Известий» один из соавторов проекта, доктор компьютерных наук Александр Панченко пояснил: существующие ИИ-модели хорошо распознают элементы картинок, но плохо улавливают контекст — далеко не всегда понимают совместимость представленных объектов с точки зрения здравого смысла.

Чтобы проверить действенность своего подхода, экспериментаторы создали датасет, включив него 824 изображения с нелепыми ситуациями. Тестирование алгоритма показало точность распознавания до 87,5%, что на 0,5-15% выше показателей других существующих моделей, а также большую экономию вычислительных ресурсов.

Новаторская разработка, по словам Панченко, способна повысить надежность систем компьютерного зрения. После доработки и дообучения ее также можно будет использовать для модерации контента — к примеру, для выявления фейковых фото.

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