Гарда DCAP ускорила аудит данных на 50-70%

Гарда DCAP ускорила аудит данных на 50-70%

Гарда DCAP ускорила аудит данных на 50-70%

Компания «Гарда» выпустила версию 5.5 системы аудита и защиты неструктурированных данных «Гарда DCAP». Обновление сосредоточено на повышении производительности, расширении совместимости с отечественным ПО и развитии инструментов поиска потенциальных угроз в корпоративных данных.

Одним из главных изменений стало ускорение работы системы. По данным разработчика, время проведения первичного аудита данных на пилотных проектах и внедрениях сократилось на 50-70%.

Также более чем на 50% выросла скорость поиска и отображения информации в интерфейсе. Эти изменения особенно актуальны для крупных организаций, которые работают с большими массивами данных.

В новой версии появилась поддержка СУБД ClickHouse и ArenaData QuickMarts. Кроме того, система теперь совместима с доменом Альт и СУБД Tantor. Решение может использоваться в инфраструктурах на базе Astra Linux, РЕД ОС и ОС Альт, что упрощает его внедрение в проектах импортозамещения.

Расширились и возможности контроля данных. В «Гарда DCAP» добавили механизмы поиска логинов, паролей, ключей доступа и цифровых сертификатов в корпоративных файлах. Такие проверки позволяют выявлять случаи небезопасного хранения учетных данных и снижать риск их компрометации.

Отдельное внимание разработчики уделили облачным сервисам. В версии 5.5 появилась поддержка анализа файлов, загружаемых в Nextcloud, что позволяет отслеживать перемещение данных и контролировать их использование в облачной среде.

Также система получила дополнительные аналитические функции. Теперь она умеет извлекать текст из файлов электронной подписи форматов .sig и .p7s, формировать отчеты по избыточным правам доступа сотрудников и сохранять расширенную информацию об инцидентах, включая IP-адреса пользователей.

Рынок решений класса DCAP сегодня развивается на фоне растущих объемов корпоративных данных и ужесточения требований к их защите. Поэтому производительность систем анализа, а также их совместимость с российскими платформами становятся для заказчиков не менее важными, чем сами функции контроля и аудита.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru