Cloud.ru представил платформу для поиска опасных настроек в облаке

Cloud.ru представил платформу для поиска опасных настроек в облаке

Cloud.ru представил платформу для поиска опасных настроек в облаке

Публичное хранилище с приватными данными, лишние права у сервисного аккаунта, виртуальная машина с ненужным доступом из интернета — иногда для инцидента достаточно неудачной настройки. Cloud.ru представила Evolution Protection Platform, собственное решение класса CNAPP для выявления таких рисков. Сейчас платформа проходит закрытое тестирование с крупными российскими компаниями.

О возможностях решения Cloud.ru рассказала в своём корпоративном блоге на CISOCLUB.

За проверку конфигураций отвечает модуль CSPM. При изменении настроек облачных сервисов платформа обновляет сведения и запускает соответствующие проверки. Анализ работает внутри Cloud.ru Evolution, без установки агентов на виртуальные машины.

Компании могут использовать готовые наборы проверок или создавать собственные правила. Например, запретить публичные IP-адреса у машин в среде разработки.

Результаты доступны в интерфейсе облачной платформы. Уведомления можно получать по почте и передавать в рабочие инструменты через API и вебхуки.

В текущую версию также включены проверки защищённости ИИ-агентов, созданных на базе продуктов Cloud.ru Evolution. А вот обнаружение конфиденциальных данных через DSPM, сканирование уязвимостей виртуальных машин и контейнеров и ИИ-ассистент для приоритизации рисков пока находятся в планах.

Подпишитесь на новости

Группа Астра выпустила конструктор ИИ-агентов для работы в закрытом контуре

Собрать ИИ-секретаря или помощника техподдержки из визуальных блоков — такой сценарий предлагает «Группа Астра». Компания вывела на рынок «Астра ИИ Платформу»: low-code-конструктор корпоративных ИИ-приложений. По заявлению разработчика, он позволяет сократить внедрение с месяцев до дней и работать без зависимости от зарубежных облаков.

Решение входит в экосистему «Астра ИИ» и поддерживает локальное развёртывание, включая закрытый контур.

Внутри два конструктора. ML отвечает за обучение и развёртывание моделей машинного обучения, LLM — за языковых ассистентов, поиск по документам и автоматизацию процессов.

Сценарии собираются из блоков, настраиваются и отлаживаются в реальном времени. Если визуальных возможностей мало, можно менять код и добавлять собственные блоки на Python.

Платформа поддерживает базы знаний для RAG: помощник ищет информацию в документах компании. Через внешние инструменты агенты подключаются к CRM, ERP, почте и веб-поиску.

Можно также объединять нескольких агентов и распределять между ними задачи.

Среди сценариев есть аналитика, финансовые задачи, техподдержка и мониторинг рисков. В одном из приведённых компанией примеров модели обрабатывают десять страниц чертежей и спецификаций за пять минут, подготавливая данные для инженерных систем.

По данным разработчика, продукт включён в реестр отечественного ПО и уже доступен заказчикам.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru