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.

VK научила ИИ-модель следить за интересами пользователей во всех сервисах

VK научила одну ИИ-модель следить за интересами пользователей сразу в нескольких своих сервисах. Лайки, репосты, комментарии, пропуски и другие обезличенные действия теперь складываются в единый нейропрофиль. Технология уже работает во «ВКонтакте», VK Видео и VK Клипах. В основе решения лежит трансформерная модель.

Она учитывает не только само действие, но и контекст: в каком сервисе оно произошло, с каким контентом, у какого автора, как давно и после каких событий. Ведь просмотр длинного ролика в VK Видео и молниеносный свайп в VK Клипах — сигналы совершенно разного калибра.

Объединив их, модель должна точнее отличать устойчивые интересы от случайных действий. Иначе один неосторожный лайк, и лента уже неделю уверена, что пользователь мечтает смотреть исключительно обзоры пылесосов.

По данным VK, после внедрения нейропрофиля время просмотра контента в VK Клипах выросло на 5,5%. Следующим шагом стало нейросетевое ранжирование: алгоритм в реальном времени сопоставляет интересы пользователя с характеристиками публикаций и решает, что поднять в ленте, а что отправить подальше.

В ходе экспериментов пользователи стали на 15% чаще делиться контентом, на 10% чаще открывать его на весь экран и на 5% чаще ставить лайки. Таким образом, VK получила не только более цепкие рекомендации, но и более эффективный инструмент для показа рекламы.

Технология работает внутри Discovery-платформы VK, запущенной в 2025 году. Она объединяет инфраструктуру рекомендаций, поиска и рекламы во всех продуктах компании. Благодаря этому нейропрофиль и новое ранжирование можно подключать к другим сервисам без капитального ремонта их архитектуры.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru