Интерфейс Kaspersky Antidrone стал в 12 раз шустрее

Интерфейс Kaspersky Antidrone стал в 12 раз шустрее

Интерфейс Kaspersky Antidrone стал в 12 раз шустрее

Разработчики Kaspersky Antidrone обновили интерфейс защитной системы, упростив его и ускорив в 12 раз за счет использования нового набора технологий визуализации. Изменения призваны снизить нагрузку на операторов и повысить точность обнаружения БПЛА.

Используя уникальные алгоритмы и технологии машинного обучения, обновленный Kaspersky Antidrone автоматически анализирует данные с разных устройств (радаров, радопеленгаторов, детекторов, оптических камер, тепловизоров) и выводит итог оператору. На карте при этом отображаются только события, обнаруженные датчиками двух и более типов.

Новый набор технологий визуализации позволяет с легкостью отобразить в интерфейсе множество графических элементов. Видео реального времени можно увеличить, чтобы понять, несет ли дрон какой-то груз.

Обновленный интерфейс также предоставляет возможность фильтрации отображаемых событий: через настройки можно, к примеру, отключить обнаружение птиц.

«Этот интерфейс — следующий шаг к получению максимально достоверных данных в области мониторинга дронов, — отметил Владимир Туров, руководитель направления Kaspersky Antidrone в «Лаборатории Касперского». — Мы сумели реализовать уникальный алгоритм, который позволяет повысить качество решения, а также интегрироваться с крупными информационными системами».

Ввод сторонних аппаратных модулей в экосистему и интеграция с другими средствами безопасности еще больше упростились. Масштабировать Kaspersky Antidrone можно как на уровне крупного промышленного предприятия, так и на уровне региона; в обоих случаях процесс много времени не займет.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Сбер разработал комплексную модель угроз для ИИ

Эксперты Сбера разработали модель угроз для искусственного интеллекта (включая генеративный ИИ), охватывающую все этапы жизненного цикла таких систем — от подготовки данных до интеграции в приложения.

Документ опубликован на портале киберграмотности Сбера «Кибрарий». Он не привязан к конкретной отрасли и предназначен для оценки потенциальных уязвимостей, адаптации защитных механизмов и минимизации рисков.

В исследовании описаны 70 угроз, связанных с применением как предиктивных, так и генеративных моделей ИИ. Особое внимание уделено рискам, возникающим при использовании генеративных систем, чье распространение стремительно растёт. Для каждой угрозы определены затрагиваемые свойства информации — конфиденциальность, целостность и доступность, а также объекты воздействия, будь то обучающие датасеты или модели с открытым исходным кодом. Модель включает схему взаимодействия таких объектов и их детальное описание.

«Сбер активно применяет технологии искусственного интеллекта в бизнес-процессах и глубоко понимает возникающие угрозы. В ответ на эти вызовы мы создали первую в России модель киберугроз, охватывающую весь спектр рисков, связанных с разработкой и использованием ИИ. Этот документ позволит организациям любой сферы — от финансов до госструктур и промышленности — системно оценивать уязвимости, настраивать защитные меры и снижать возможные потери», — отметил вице-президент Сбера по кибербезопасности Сергей Лебедь.

Ключевые риски при использовании ИИ — это принятие ошибочных решений и утечки данных, использованных при обучении моделей. Кроме того, ИИ активно используют киберпреступные группировки в своих целях.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru