ViPNet SafeBoot 3 получил сертификат ФСБ России

ViPNet SafeBoot 3 получил сертификат ФСБ России

ViPNet SafeBoot 3 получил сертификат ФСБ России

Новая версия программного модуля доверенной загрузки (ПМДЗ) ViPNet SafeBoot 3 от «ИнфоТеКС» получила сертификат ФСБ России, действующий до 1 октября 2034 года и подтверждающий, что модуль ViPNet SafeBoot 3 (версия 3.2, исполнение 1) соответствует требованиям к механизмам доверенной загрузки ЭВМ по II классу защиты и классу сервиса Б.

Сертификат ФСБ России №СФ/517-5070 от 25.12.2024 (PDF) позволяет использовать модуль для защиты информации от несанкционированного доступа, если она не содержит сведений, составляющих государственную тайну.

Кроме того, завершается сертификация ViPNet SafeBoot 3 (версии 3.2) в рамках действующего сертификата ФСТЭК России №4673 от 10.05.2023 (PDF). Этот сертификат подтверждает соответствие модуля требованиям к средствам доверенной загрузки, профилю защиты средств базовой системы ввода-вывода II класса, а также требованиям по безопасности информации, устанавливающим второй уровень доверия к средствам защиты информации и обеспечения информационной безопасности. Завершение сертификации по требованиям ФСТЭК России запланировано на первый квартал 2025 года.

ViPNet SafeBoot 3 представляет собой новое поколение высокотехнологичных модулей доверенной загрузки, предназначенных для создания точки доверия к аппаратной платформе, ее компонентам и операционной системе.

Среди ключевых функций — разграничение доступа к платформе, защита UEFI BIOS, контроль целостности и защита компонентов ПК, а также организация доверенной загрузки операционной системы.

Новая версия ViPNet SafeBoot 3 отличается улучшенной функциональностью, включая:

  • расширение списка поддерживаемых электронных идентификаторов (добавлены JaCarta-2 SE и JaCarta PRO);
  • бездисковый режим работы для Zero-Client платформ без жесткого диска;
  • возможность создания индивидуального профиля загрузки для пользователей с назначением времени доступа и выбора ОС;
  • отправку CEF-сообщений через протокол syslog в любую SIEM-систему.

В версии 3.2 также реализован контроль целостности файлов на зашифрованных дисках по спецификации LUKS (Linux Unified Key Setup). Дополнительно добавлены новые возможности контроля целостности аппаратных компонентов, включая:

  • проверку целостности дисков и системных таблиц UEFI;
  • контроль всех элементов аппаратной платформы;
  • взаимодействие с логическими томами LVM для проверки целостности разделов и их использования при загрузке ОС.

ViPNet SafeBoot 3 подходит для реализации проектов по защите аппаратных платформ в соответствии с требованиями ИСПДн, ГИС, АСУ ТП и КИИ, а также систем, соответствующих стандартам ФСБ России.

В России хотят поставить на учет учебные материалы для ИИ-моделей

Минцифры РФ готовит законопроект, обязывающий разработчиков раскрывать сведения о наборах данных, используемых для обучения ИИ-моделей. Инициатива пока обсуждается в профильных ведомствах и сообществах игроков рынка.

Как выяснили «Ведомости», создатели подобных решений должны будут указывать наименование набора для тренинга, дату его создания, формат, объем и происхождение. В перспективе возможно создание специализированного реестра для ИИ.

Предложение выдвинуто в рамках работы правительства над регулированием сферы ИИ. Пока лишь известно, что разрабатываемый закон определит критерии российского происхождения нейросетей, закрепит право на авторство, обязанности и ответственность разработчиков, а также введет маркировку ИИ-контента.

Параллельно российские власти работают над мерами противодействия использованию ИИ в противоправных целях. Предложено даже признать применение ИИ отягчающим обстоятельством при совершении преступлений.

Предложение Минцифры о раскрытии источников обучающих данных для больших языковых моделей пока не принято на рассмотрение. Опрошенные новостным изданием эксперты сомневаются, что иностранные вендоры вроде OpenAI, Microsoft, Google, Perplexity будут соблюдать это требование.

По идее, новая инициатива должна повысить доверие к ИИ, возможность независимой оценки качества таких решений и дисциплины работы с данными. В то же время нововведение, скорее всего, потребует создания специального реестра, который будет заполняться формально из-за увеличения нагрузки на разработчиков, заинтересованных в скорейшем выводе ИИ-решений на рынок.

В то же время эксперты отметили, что в условиях дефицита качественных и юридически чистых наборов данных для обучения ИИ раскрытие их происхождения будет способствовать формированию нового коммерческого рынка.

Использование данных, взятых из открытых источников и без ведома владельцев создает риски утечки конфиденциальной информации и порождает конфликт интересов в случаях нарушения авторских прав. Подобные ситуации вынуждают создателей ИИ-моделей более внимательно относиться к подбору учебных данных и в случае необходимости покупать права на контент либо заключать договоры на использование.

В настоящее время закона, регулирующего сферу ИИ, в России нет; в законодательстве даже отсутствуют нужные определения. Освоение таких технологий пока осуществляется в соответствии с утвержденной указом Президента стратегией развития ИИ до 2030 года.

По этой причине попытки госрегулирования пока носят декларативный или рекомендательный характер. Так, в конце прошлого года было выдвинуто предложение о создании технических стандартов по ИИ и продвижение их на международном уровне.

Минцифры также определилось с требованиями к ПАК для ИИ и собирается создать киберполигон для проверки безопасности ИИ-систем, предназначенных для использования на критически важных объектах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru