Стартовала программа раннего тестирования PT Data Security

Стартовала программа раннего тестирования PT Data Security

Стартовала программа раннего тестирования PT Data Security

Positive Technologies открывает программу раннего тестирования единого решения для защиты данных — PT Data Security.  Первая тестовая версия продукта была представлена на ежегодной продуктовой конференции Positive Security Day в октябре.

PT Data Security позволяет в реальном времени и с минимальным участием человека вести мониторинг состояния инфраструктуры хранения и обработки данных.

Продукт может определять как критически значимые элементы, которые содержат наиболее чувствительную для бизнеса информацию, так и анализировать матрицу доступа к данным и обращения к ним.

«Ранние ПТашки» — программа предварительного тестирования PT Data Security — стартует 25 ноября 2024 года и продлится шесть месяцев. Ее участники получат бесплатный доступ к ранним версиям продукта. Команда PT Data Security учтет их пожелания к функциональным возможностям будущего решения и сможет использовать их данные для обучения механизма классификации. Члены программы также получат скидки на покупку лицензии после выхода коммерческой версии. Для участия в программе можно оставить заявку.

В рамках программы Positive Technologies предлагает клиентам, партнерам и специалистам по ИБ несколько форматов участия. Один из них предполагает исследования продукта, в ходе которых можно изучить ранний прототип решения и передать команде R&D предложения по усовершенствованию.

Второй формат — глубинные интервью. Третий формат участия в программе направлен на то, чтобы помочь специалистам Positive Technologies усовершенствовать классификацию данных и обогатить новый продукт знаниями о том, как организованы процессы и технологическая инфраструктура хранения данных в разных компаниях.

Данные, собранные во время тестирований, позволят Positive Technologies выпустить продукт, который будет адаптирован к различным сферам деятельности. Так, классификатор в коммерческой версии PT Data Security будет включать не только типовые данные (например, персональные данные сотрудников), но и специфические профили для разных отраслей и функциональных подразделений.

«Привлечение сторонних экспертов и компаний для тестирования продукта до его выхода на рынок пока не очень распространено в B2B-сегменте России. Однако мы считаем, что такой подход позволяет избежать ситуаций, когда решение выходит на рынок сырым и его доработка происходит уже в продуктиве с помощью многочисленных патчей и обновлений. У нас амбициозная цель — создать продукт, который будет закрывать все вопросы о защите данных и устранит недостатки сразу нескольких классов решений. Без диалога с пользователями и обсуждения реальных проблем — это трудновыполнимая задача», — отметил Виктор Рыжков, руководитель развития бизнеса по защите данных Positive Technologies.

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