NGR Softlab добавила гибкие цепочки анализа в систему проверки файлов

NGR Softlab добавила гибкие цепочки анализа в систему проверки файлов

NGR Softlab добавила гибкие цепочки анализа в систему проверки файлов

Компания NGR Softlab выпустила обновлённую версию Системы управления безопасностью файлов — решения, которое помогает выстраивать проверку входящих файлов через разные средства защиты и распределять нагрузку на них более аккуратно, особенно в часы пик.

Главное изменение в новой версии — более гибкая настройка самих сценариев проверки. Теперь политики можно точнее подгонять под реальные бизнес-процессы, а один и тот же файл при необходимости пропускать сразу через несколько цепочек анализа, причём в заданном порядке.

В системе также появился YARA-анализатор с более чем 18 тысячами правил из коробки. Его можно использовать как отдельный инструмент проверки внутри цепочки или опираться на его вердикт при выборе следующего маршрута для файла.

Ещё одно заметное изменение — поддержка интеграции с любыми открытыми средствами защиты, которые работают через REST API или ICAP. Это должно упростить встраивание системы в уже существующую инфраструктуру и снизить зависимость от ограниченного набора готовых интеграций.

Кроме того, в компании заявили, что в новой версии втрое ускорили конвертацию файлов в безопасный формат. Для организаций с большим потоком входящих документов это может быть важным моментом: чем быстрее проходит такая обработка, тем меньше риск, что проверка начнёт тормозить рабочие процессы.

Права авторов при обучении ИИ уточнят в подзаконных актах осенью

Новый закон о поддержке развития искусственного интеллекта не отменяет Гражданский кодекс и не превращает произведения авторов в бесплатный корм для нейросетей. Об этом заявила советник президента России Елена Ямпольская. Закон, подписанный президентом 26 июля, разрешает использовать общедоступные и правомерно опубликованные материалы для обучения российских алгоритмов ИИ.

Однако правообладатель может закрыть свои работы от такой обработки техническими средствами. Бесконтрольно загружать в модели всё, до чего дотянулся парсер, нельзя.

Как именно будет работать этот механизм, пока предстоит решить. Подзаконные акты, по данным «Ведомостей», начнут появляться осенью. При их подготовке власти обещают учесть опасения творческих отраслей, представители которых предупреждали об обесценивании интеллектуальной собственности.

Эксперты тем временем предлагают несколько способов помирить нейросети с авторами. Среди них — отказ от использования произведений по требованию правообладателя, коллективное лицензирование и отчисление части прибыли ИИ-продуктов в компенсационный фонд.

В РАНХиГС считают, что разработчиков генеративных моделей стоит обязать вести закрытые реестры обучающих данных и показывать их регуляторам. Так можно будет понять, чьи произведения попали в датасет, не раскрывая коммерческую тайну.

Юрист Михаил Семенов предлагает разделять сценарии. Если модель копирует голос актёра, манеру художника или тексты конкретного писателя, потребуется прямой договор и выплаты. При массовом обучении на миллиардах материалов искать каждого автора нереально — здесь пригодился бы аналог авторского общества для ИИ.

В отрасли есть и более жёсткий взгляд: чрезмерные ограничения могут ударить и по экономике, и по культуре. Поэтому властям предстоит настроить систему так, чтобы модели не остались голодными, а авторы — с красивым обещанием вместо денег.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru