 |
Новая версия средства защиты информации Secret Net 5.1 получила сертификаты ФСТЭК России
Компания «Информзащита» сообщает о получении сертификатов соответствия ФСТЭК России №1912 и №1913 на средство защиты информации от несанкционированного доступа (СЗИ от НСД) Secret Net версии 5.1 автономный и сетевой варианты, соответственно.
Полученные сертификаты подтверждают, что средство защиты информации от несанкционированного доступа Secret Net версии 5.1 соответствует требованиям руководящих документов по 2-му уровню контроля отсутствия недекларированных возможностей и 3-му классу защищенности по СВТ, а также может использоваться при создании автоматизированных систем до класса защищенности 1Б включительно и информационных систем персональных данных до 1 класса включительно.
Согласно сертификату Secret Net 5.1 может применяться как средство защиты информации от несанкционированного доступа в системах под управлением ОС Windows, а также в системах терминального доступа, построенных на базе терминальных служб сетевых операционных систем MS Windows или программного обеспечения Citrix.
Система защиты информации Secret Net является одним из самых известных сертифицированных СЗИ НСД на российском рынке. Secret Net обеспечивает защиту от несанкционированного доступа на рабочих станциях и серверах, а так же разграничивает доступ к конфиденциальной информации, осуществляет контроль доступа к устройствам и портам ввода-вывода информации, контроль целостности, упрощает процесс аттестации автоматизированной системы организации.
В новой версии системы, помимо поддержки терминальных решений Citrix, реализована поддержка ОС Windows Vista. Таким образом, пользователи этой популярной операционной системы смогут использовать для защиты конфиденциальной информации сертифицированное и отлично зарекомендовавшее себя средство защиты информации.
По вопросам приобретения обращайтесь к официальному дистрибьютору продуктов компании SafeLine, входящей в Группу компаний «Информзащита».
Контактное лицо: Шубина Варвара
Компания: Информзащита
Добавлен: 16:09, 14.10.2009
Количество просмотров: 960
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия626 |
| «Платформа ОФД» присоединилась к соглашению Минцифры России о развитии и внедрении мобильной электронной подписи «Госключ». Сотрудничество направлено на проработку новых сценариев использования сервиса, обмен технологической экспертизой и поддержку интеграции в продукты электронного документооборота. |
| UDV Group: банки столкнутся с ИБ-рисками из-за нейросетей без правил, UDV Group, 17:04, 17.08.2026, Россия616 |
| Российский разработчик решений в области киберустойчивости UDV Group прокомментировал рекомендации Банка России по безопасному использованию искусственного интеллекта финансовыми организациями. По оценке эксперта компании, ИИ постепенно становится для банков не только инструментом автоматизации, но и отдельным объектом управления информационной безопасностью. |
| ActiveCloud запустил в России услугу частного облака, ActiveCloud, 20:34, 16.08.2026, Россия694 |
| Облачный провайдер ActiveCloud запустил в России услугу частного облака для размещения критически важных систем, ресурсоемких приложений и инфраструктуры с повышенными требованиями к безопасности. |
| «НОБИЛИС» ПРЕДСТАВИТ ЦИФРОВУЮ ЭКСПЕРТИЗУ В СФЕРЕ КОРПОРАТИВНОГО ЗДОРОВЬЯ НА ВНОТ-2026, Нобилис ООО, 14:07, 14.08.2026, Россия794 |  |
| ООО «Нобилис», разработчик российской платформы управления корпоративным здоровьем TouchMED, объявляет об участии в ключевом отраслевом событии - XI Всероссийской неделе охраны труда (ВНОТ-2026). В фокусе презентации компании - практические инструменты цифровизации медосмотров, в том числе профилактических и предиктивной аналитики для снижения операционных рисков и повышения эффективности персонала. |
| Nexign: российский бизнес не спешит использовать ИИ для поиска аномалий, Nexign, 14:03, 14.08.2026, Россия136 |  |
| Почти 80% российских компаний уже применяют инструменты мониторинга своей ИТ-инфраструктуры, но лишь каждая шестая использует модели машинного обучения для обнаружения аномалий. Мешают нехватка внутренней экспертизы, низкое качество данных и сложность подсчета окупаемости инвестиций. |
|
 |