Вышла R-Vision SIEM 1.6 с мультитенантностью для защиты несколько филиалов

Вышла R-Vision SIEM 1.6 с мультитенантностью для защиты несколько филиалов

Вышла R-Vision SIEM 1.6 с мультитенантностью для защиты несколько филиалов

Компания R-Vision выпустила новую версию R-Vision SIEM под номером 1.6. Обновление включает в себя улучшения в работе с правилами корреляции, а также расширение возможностей масштабирования, дополнительного контроля и управления пользователями.

R-Vision SIEM 1.6 дополнился новым режимом распределенной работы коррелятора, который доступен при настройке коллектора.

Теперь можно использовать ресурсы нескольких узлов в кластере для параллельной обработки событий. Благодаря этому для обработки большего числа событий можно горизонтально масштабировать ресурсы корреляции доступными физическими машинами, экономя на стоимости больших конфигураций.

Команда экспертов R-Vision SIEM также уделила особое внимание работе с крупными инфраструктурами. Для таких заказчиков важна гибкая ролевая модель. Поэтому в новой версии разработчики реализовали функциональность мультитенантности в системе, благодаря которому можно централизованно управлять одним решением для защиты нескольких филиалов организации.

Также разработчик предусмотрел гибкую систему ограничений за счет групп разрешений и ролей. В том числе возможность распределить роли доступа и создать группы пользователей с абсолютно уникальными разрешениями. Парольная политика, в свою очередь, устанавливает требования к надежности и использованию паролей для учетных записей, что повышает защищенность самой системы.

Кроме того, разработчик сделал функциональность сниппетов для управления шаблонами функций, которые используются при разработке правил корреляции и нормализации. Например, если один и тот же фрагмент кода планируется использовать в нескольких программах, его можно сохранить в виде сниппета, а затем с помощью этого сниппета добавить его в нужные места программ.

«В R-Vision мы разрабатываем технологии, опираясь на обратную связь клиентов. Мы постоянно улучшаем наши продукты, добавляем новые функции и делаем их использование более удобным, — отметил Виктор Никуличев, продакт-менеджер R-Vision SIEM. — Внесенные улучшения отвечают на основной запрос заказчиков по масштабированию и контролю системы. А функциональность распределенной корреляции открывает новые возможности для наших клиентов».

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Российские компании резко нарастили использование китайских больших языковых моделей. По данным MWS Cloud, за первое полугодие 2026 года бизнес израсходовал более 400 млрд токенов — в 11,3 раза больше, чем за весь 2025-й, когда показатель составлял 39,1 млрд.

Безоговорочным лидером осталось семейство Qwen. В 2025 году на него приходилось 20 млрд токенов и 51,1% потребления, а за первые шесть месяцев 2026-го — уже 261,1 млрд и 59,1%.

Второе место сохранила GLM: 91,2 млрд токенов и 20,7%. А вот DeepSeek, занимавшая годом ранее третью строчку, уступила её Kimi. Модели этого семейства набрали 81,4 млрд токенов и 18,4%. Китайская нейросетевая гонка идёт настолько бодро, что вчерашний фаворит сегодня уже ищет себя за пределами пьедестала.

Статистика основана на данных платформ MWS GPT Model Hub и MWS GPT. Их основными клиентами выступают крупные компании. Бизнес использует LLM для работы чат-ботов, персонализации рекламы, подготовки рассылок и описаний товаров, а также анализа отзывов и обращений клиентов. В общем, нейросетям поручают всё, что нужно делать круглосуточно, быстро и желательно без жалоб на понедельник.

По оценке MWS Cloud, весь российский рынок LLM в 2026 году вырастет на 35%, до 19,6 млрд рублей. Облачный сегмент, включающий доступ к моделям по SaaS и API, приблизится к 1,5 млрд рублей.

На фоне спроса MWS Cloud расширила каталог Model Hub почти вдвое — до 17 моделей. В него вошли GLM 5.2, Kimi K2.6, Qwen3.6, Gemma 4, GPT OSS, а также средства распознавания и синтеза речи и реранкеры для поисковых систем и RAG-конвейеров. Доступ предоставляется через единый OpenAI-совместимый API.

Судя по объёму токенов, российский бизнес уже не экспериментирует с китайскими LLM. Он кормит ими рабочие процессы — и аппетит растёт быстрее, чем успевает обновляться каталог моделей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru