 |
Компания ARinteg разработала собственную систему антивирусной аналитики
Российский системный интегратор в области информационной безопасности — компания ARinteg выпустила собственную аналитическую платформу SAVA (System of AntiVirus Analytics). Данная программа отслеживает антивирусную активность на серверах и автономных рабочих станциях заказчика, а также позволяет сократить время реагирования на инциденты, связанные с работой антивирусных комплексов. По словам коммерческого директора ARinteg Дмитрия Слободенюка, разработанное специалистами компании ПО является улучшенной версией выпущенного раннее продукта «ИСАЗ». Собранное на принципиально новой платформе решение способно выполнять многопрофильные задачи для защиты ИТ-инфраструктуры, включающей множество настроек и политик безопасности. SAVA предназначена для работы с антивирусным ПО различных вендоров. Аналитическая платформа применяет агентский и безагентский метод сбора данных, отображает обнаруженные угрозы и системные ошибки, имеет гибкую систему отчётности. Благодаря возможности наглядно отображать на информационных панелях состояние работоспособности средств антивирусной защиты, SAVA может эффективно встраиваться в существующий в организации SOC, что в свою очередь положительно сказывается на времени реагирования на угрозы. Управление системой осуществляется с помощью веб-интерфейса. «Наша компания свыше 20 лет предоставляет полный комплекс экспертно-аналитических, технических и консалтинговых услуг в сфере информационной безопасности. Мы внимательно следим за развитием событий на рынке киберзащиты и постоянно работаем не только над расширением продуктовой линейки от ведущих российских и зарубежных вендоров, но и занимаемся разработкой собственных интеллектуальных решений, отвечающих любым требованиям заказчика. Уверен, что аналитическая платформа SAVA станет востребованным продуктом для организаций разной отраслевой направленности, где применение нескольких антивирусных комплексов является требованием регуляторов», — считает Дмитрий Слободенюк.
Контактное лицо: Антон Банько
Компания: ARinteg
Добавлен: 00:18, 23.03.2019
Количество просмотров: 532
Страна: Россия
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия609 |
| «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, Россия600 |
| 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, Россия679 |
| 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, Россия791 |  |
| 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, Россия134 |  |
| 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. |
|
 |