Вышла BI.ZONE EDR 1.36 с улучшенными механизмами выявления угроз

Вышла BI.ZONE EDR 1.36 с улучшенными механизмами выявления угроз

Вышла BI.ZONE EDR 1.36 с улучшенными механизмами выявления угроз

В новой версии BI.ZONE EDR появились расширенные возможности для настройки и автоматизации задач, а также улучшенные инструменты мониторинга и реагирования на угрозы.

Теперь пользователи могут настраивать расписание выполнения задач, включая регулярное сканирование операционной системы с использованием YARA-правил.

В декабре мы рассматривали BI.ZONE EDR 1.35 и рассказывали, как продукт позволяет распознавать аномальную активность на конечных устройствах и оперативно реагировать на неё вручную или автоматически.

В новой версии Windows-агента добавлены механизмы для выявления вредоносной активности: появилась возможность присваивать объектам процессов и файлов пользовательские атрибуты, а также сохранять произвольные данные для дальнейшего анализа. Это позволяет учитывать контекст изменений в системе и строить более сложные алгоритмы обнаружения угроз.

В версии для Linux реализован мониторинг операций над объектами инвентаризации, что дает возможность отслеживать изменения в критически важных элементах операционной системы. Помимо данных о процессе-инициаторе, теперь фиксируются сами изменения, например, корректировка параметров в конфигурационных файлах.

Улучшены и возможности автономного реагирования: администраторы могут запускать команды вручную и получать их результаты, что позволяет адаптировать систему под специфику инфраструктуры компании.

Кроме того, расширены механизмы анализа событий в контейнерных средах: добавлена поддержка Podman, а вместе с ранее интегрированными Docker и ContainerD это дает возможность инвентаризировать запущенные контейнеры, фиксировать их запуск и остановку, а также связывать события процессов и файлов с данными о контейнере.

Дополнительные улучшения включают новый графический интерфейс агента для Windows, отображающий статус установленных модулей и сетевой изоляции, оптимизированный сбор телеметрии в Linux с использованием eBPF, а также механизмы кеширования для повышения производительности на Linux-платформах.

Rubytech запустила российскую LLM на китайских GPU без NVIDIA

Группа Rubytech протестировала российскую языковую модель Cotype 3 от MWS AI на китайских графических ускорителях. Испытания проводились на программно-аппаратном комплексе «Машина искусственного интеллекта» Скала^р. Результат: модель работала стабильно, а производительность в популярных сценариях инференса оказалась сопоставима с конфигурациями на NVIDIA H100.

В тестовой системе использовались восемь китайских GPU. При обработке контекста объёмом 27 тыс. токенов среднее время генерации первого токена составило около 8 секунд, а межтокенная задержка — от 111 мс. По оценке Rubytech, этого достаточно для корпоративных ИИ-сервисов.

Но железо само себя не настроит. Инженеры адаптировали драйверы, программное окружение и средства оркестрации. В отдельных сценариях оптимизация позволила ускорить работу в 2-2,2 раза по сравнению со штатной средой китайских GPU. Контейнерная архитектура должна упростить развёртывание моделей и переход от тестов к промышленной эксплуатации.

Главный вывод испытаний — корпоративную ИИ-инфраструктуру можно строить без обязательной привязки к ускорителям NVIDIA. Особенно это актуально для госсектора, компаний с государственным участием и организаций КИИ, которым нужны локальное размещение моделей, контролируемая инфраструктура и возможность масштабироваться без лотереи с поставками H100.

Rubytech также заявляет, что китайские GPU в отдельных сценариях способны снизить совокупную стоимость владения. Правда, революцию пока придержали: речь идёт не о полном отказе от NVIDIA, а о появлении ещё одного рабочего варианта.

Дальше компания планирует испытать новое поколение китайских ускорителей и расширить список российских моделей и корпоративных ИИ-сервисов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru