Вышла версия ViPNet SafeBoot 3.2 с поддержкой ARM-платформ

Вышла версия ViPNet SafeBoot 3.2 с поддержкой ARM-платформ

Вышла версия ViPNet SafeBoot 3.2 с поддержкой ARM-платформ

Компания «ИнфоТеКС» выпустила новую версию ViPNet SafeBoot 3.2 (исполнение 2). Главное нововведение — возможность встраивания в ARM-платформы.

ViPNet SafeBoot 3 — это модуль доверенной загрузки, который сертифицирован ФСБ и ФСТЭК России и используется для проверки целостности компонентов компьютера и операционной системы на этапе загрузки.

Особое внимание в новой версии уделили ARM-платформам. Раньше заказчики часто отказывались от них, потому что было сложно пройти аттестацию рабочих мест: не хватало надёжных средств защиты на этапе загрузки ОС.

Теперь ViPNet SafeBoot 3.2 поддерживает ARM-платформы разных производителей и помогает решить эту проблему — создавая точку доверия к устройству и его системе.

Для работы на ARM-платформах ViPNet SafeBoot 3.2 требует наличия UEFI-окружения. Его можно реализовать с помощью EDK II — открытого проекта для создания UEFI-загрузчиков.

Сейчас модуль адаптирован для ARM-чипов Broadcom 2711/2837 и RockChip 3566/3568. Также добавили поддержку токенов и смарт-карт Форос и ESMART ГОСТ.

Разработчики обещают продолжать расширять список поддерживаемых ARM-платформ.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Компании возвращают уволенных из-за ИИ сотрудников: ожидания не оправдались

Количество сотрудников, которых уволили из-за внедрения систем на основе искусственного интеллекта (ИИ), а затем вернули обратно, заметно растёт. По мнению аналитиков, это говорит о том, что ожидания от внедрения ИИ во многих компаниях оказались завышенными.

Такую тенденцию зафиксировали аналитики компании Visier, проанализировав данные о занятости 2,4 млн человек в 142 странах.

Доля сотрудников, уволенных после внедрения ИИ-систем и впоследствии возвращённых на работу, превысила прежний стабильный уровень в 5,3%, который сохранялся несколько лет.

Как отметила генеральный директор Visier Андреа Дерлер, такой результат связан с двумя факторами, о которых нередко забывают на старте проектов по внедрению высокоавтоматизированных систем.

Во-первых, ИИ способен выполнять отдельные функции, но не полноценные роли, которые выполняют сотрудники. Это требует тщательной настройки систем, а квалифицированных специалистов в этой области мало, и их услуги стоят дорого.

Во-вторых, многие руководители недооценивают затраты на создание инфраструктуры, необходимой для внедрения ИИ. Речь идёт о дополнительном оборудовании, расширении хранилищ данных и мерах по обеспечению кибербезопасности.

Нередко эти расходы оказываются выше, чем экономия на зарплатах уволенных сотрудников. По данным платформы Orgvue, в среднем затраты на внедрение ИИ превышают ожидаемую экономию примерно на 27%.

Похожие выводы, как отмечает издание Techspot, сделали исследователи Массачусетского технологического института (MIT). Согласно их данным, 95% компаний и организаций не получили измеримой финансовой отдачи от инвестиций в искусственный интеллект.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru