Вышла ASAP 2.4.4 с улучшенным анализом поведения пользователей

Вышла ASAP 2.4.4 с улучшенным анализом поведения пользователей

Вышла ASAP 2.4.4 с улучшенным анализом поведения пользователей

Компания «Газинформсервис» выпустила обновление платформы аналитики безопасности Ankey ASAP (версия 2.4.4). В новой версии добавлены инструменты для углубленного анализа поведения пользователей и объектов в сети, что должно упростить работу специалистов по информационной безопасности.

Одним из ключевых нововведений стала разметка событий безопасности по профилям поведения.

Теперь их можно отображать на графике в веб-интерфейсе — это позволяет быстрее выявлять аномалии. Система анализирует действия пользователей и устройств, формируя базовую линию поведения. При отклонениях Ankey ASAP сигнализирует о возможных угрозах.

В релизе 2.4.4 появилась возможность мониторинга событий служб Microsoft Windows, что расширяет охват системы. Кроме того, добавлена поддержка авторизации по OpenID для упрощения входа и повышения уровня защиты.

Обновление также включает улучшения в веб-интерфейсе. Пользователи могут отслеживать основные метрики производительности сервера, что помогает эффективнее управлять инфраструктурой и быстрее реагировать на изменения.

«Мы стремимся сделать Ankey ASAP удобным инструментом для офицеров ИБ и операторов SOC. Новая версия продолжает развитие платформы, добавляя возможности для оперативного реагирования на угрозы», — отметила менеджер продукта Ankey ASAP Заковряжина.

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