Платформа Security Vision внесена в Реестр ИИ-решений ЦИТ

Платформа Security Vision внесена в Реестр ИИ-решений ЦИТ

Платформа Security Vision внесена в Реестр ИИ-решений ЦИТ

Платформа Security Vision, которая используется для автоматизации процессов информационной безопасности, включена в Реестр ИИ-решений Федерального государственного автономного учреждения «Цифровые индустриальные технологии» (ЦИТ).

ЦИТ является одним из ключевых экспертных центров Минпромторга России в области цифровизации промышленности.

Здесь разрабатываются методические рекомендации, аналитика и проекты, направленные на поддержку цифровой трансформации предприятий. Внесение Security Vision в официальный реестр означает, что решение прошло необходимые проверки и подтверждено как использующее технологии искусственного интеллекта для решения задач кибербезопасности.

По данным разработчиков, в платформе применяются ИИ-механизмы для автоматизации рутинных процессов в области защиты информации. Речь идёт о выявлении и анализе инцидентов, управлении уязвимостями, повышении эффективности работы специалистов и ускорении реакции на киберугрозы.

Такой подход позволяет предприятиям более оперативно выявлять потенциальные атаки, распределять ресурсы и обеспечивать устойчивую защиту критически важных систем.

Отдельное внимание уделяется промышленным предприятиям, где цифровизация идёт ускоренными темпами, а нагрузка на службы информационной безопасности постоянно растёт.

Использование ИИ-инструментов в таких условиях рассматривается как один из способов адаптироваться к изменяющемуся ландшафту угроз и поддерживать необходимый уровень киберустойчивости.

Напомним, на днях мы сообщали, что платформа Security Vision и модули, созданные на её основе, прошли сертификацию ФСТЭК России. Сертификат соответствия № 4964 от 19 августа 2025 года подтверждает, что решение отвечает требованиям по 4-му уровню доверия, включая контроль отсутствия недекларированных возможностей.

Нейросеть для ЖКХ научилась материться в первый месяц обучения

Разработчикам отечественного голосового помощника для сферы ЖКХ пришлось «переучивать» систему после того, как в процессе обучения бот освоил ненормативную лексику. Этот случай наглядно показал, насколько критично качество данных, на которых обучаются нейросети.

О возникшей проблеме рассказал ТАСС президент Национального объединения организаций в сфере технологий информационного моделирования (НОТИМ) Михаил Викторов на Сибирском строительном форуме, который проходит в Новосибирске.

«Приведу забавный случай: нейросеть учится, и буквально уже в первый месяц разработчики обнаружили такую коллизию — нейросеть научилась мату. Как говорится, с кем поведёшься, от того и наберёшься. Эту проблему, конечно, пришлось устранять. Но это в том числе показатель активного взаимодействия с нашими гражданами», — рассказал Михаил Викторов.

При этом, по его словам, внедрение ботов позволило сократить число операторов кол-центров в 5–6 раз без потери качества обслуживания. Нейросетевые инструменты способны обрабатывать до 90% входящих обращений.

Уровень удовлетворённости качеством обслуживания, по оценке Викторова, составляет около 80%. Передавать звонки операторам целесообразно лишь в экстренных случаях — например, при аварийных ситуациях.

Эксперты ранее отмечали, что именно данные, на которых обучается ИИ, являются ключевой причиной появления некорректных или предвзятых ответов нейросетевых инструментов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru