Чистая прибыль Positive Technologies возросла на 70%, до 8,5 млрд рублей

Чистая прибыль Positive Technologies возросла на 70%, до 8,5 млрд рублей

Чистая прибыль Positive Technologies возросла на 70%, до 8,5 млрд рублей

Компания Positive Technologies опубликовала данные неаудированной отчетности по итогам 2023 года. Показатель NIC (чистая прибыль без учета капитализируемых расходов), по прогнозу, должен продемонстрировать рост более чем на 70%, до 8,5 млрд рублей.

Согласно текущим управленческим данным, объем отгрузок с учетом оплат до конца I квартала составит 25,3 млрд руб., что на 74% выше уровня 2022 года. Число клиентов с действующими лицензиями возросло до 4 тыс. — против 3,3 тыс. годом ранее.

Наибольшей популярностью пользовались флагманские продукты MaxPatrol SIEM и MaxPatrol VM; в IV квартале состоялись первые коммерческие поставки MaxPatrol O2. Заметно увеличился спрос на PT Network Attack Discovery и PT Application Firewall PRO, а также расширенную техподдержку (в два раза).

Хорошую отдачу показала запущенная осенью партнерская программа PT Financial Services (PT FS): ее вклад в общий объем продаж составил более 10%. ИБ-компания планирует и далее развивать сервис, облегчающий реализацию крупных проектов по повышению защищенности ИТ-инфраструктур.

Доля новых отгрузок увеличилась до 61%, в абсолютном выражении прирост составил 86%. Валовая прибыль отгрузок (очищенных от прямых расходов вроде НДС, вознаграждений партнеров в рамках PT FS и т. п.) возросла с 13,8 до 23,4 млрд рублей.

Объем инвестиций в исследования и разработки увеличился на 79%, до 5 млрд рублей. В конце прошлого года ИБ-компания выпустила раннюю версию PT NGFW; разработка, способная составить конкуренцию зарубежным аналогам, была внесена в реестр отечественного софта.

Новый метапродукт MaxPatrol O2 уже с успехом используют нескольких госструктур. Разработчики также трудятся на таких новых направлениях, как защита контейнерных сред и cloud-native-продукты.

Рентабельность по NIC превзошла ожидания менеджмента компании и составит не 30, а 35%. Два дня назад было принято решение о созыве внеочередного Общего собрания акционеров для рассмотрения вопроса о выплате первой части дивидендов по итогам 2023 года.

Рекомендации по объему первого транша Совет директоров представит в середине марта. Итоговая аудированная отчетность PT будет опубликована 9 апреля.

Нейросеть с сюрпризом: AppSec.Track проверит модели из Hugging

Скачал ML-модель из публичного репозитория — получил чужой код в корпоративной инфраструктуре. AppSec Solutions решила прикрыть эту дверь и добавила в платформу AppSec.Track проверку моделей из Hugging Face до их загрузки на рабочие станции разработчиков и в CI/CD-конвейеры.

При запросе через корпоративный репозиторий модель автоматически отправляется в «карантин» — изолированную среду, где её содержимое анализируется без запуска.

После проверки платформа выносит вердикт: можно ли пропускать файл внутрь корпоративного контура или лучше оставить его за дверью.

Особое внимание — сериализованным моделям в формате pickle. При загрузке они могут выполнять произвольный код, поэтому одного заражённого файла достаточно, чтобы злоумышленник получил доступ к среде разработки. Обычный сканер зависимостей такой сюрприз способен пропустить: опасный код спрятан внутри модели, а не среди подключённых пакетов.

В AppSec Solutions считают безопасной альтернативой формат safetensors, который не предусматривает хранение исполняемого кода. Но пока публичные хабы забиты моделями в pickle, предварительная проверка остаётся обязательной остановкой перед въездом в инфраструктуру.

AppSec.Track также анализирует библиотеки и зависимости из PyPI, npm, Maven, NuGet и специализированных ML-репозиториев. На этапе сборки платформа формирует SBOM и сверяет компоненты с собственной базой уязвимостей. Саму модель после проверки на входе повторно не сканируют, а её окружение контролируют уже через SBOM.

Ранее платформа получила интеграцию с MCP. Теперь ИИ-ассистенты разработчиков могут напрямую запрашивать проверку сторонних open-source-компонентов, искать уязвимости, несуществующие и опасные пакеты.

По заявлению компании, AppSec.Track стал первым российским решением для предварительного анализа моделей из Hugging Face.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru