 |
Подтверждена работоспособность электронных ключей и смарт-карт JaCarta в ОС Лотос
Компании "Аладдин Р.Д.", ведущий российский разработчик и поставщик решений для обеспечения информационной безопасности, и "Энстрим", предоставляющая полный спектр услуг по созданию и сопровождению корпоративных информационных систем, провели тестовые испытания на совместимость своих продуктов. По итогам тестирования компании подписали сертификат совместимости, который подтверждает корректность работы электронных ключей и смарт-карт JaCarta c операционной системой Лотос. Согласно документу, в операционной системе Лотос для процедуры создания электронной подписи могут использоваться USB-ключи и смарт-карты JaCarta-2 ГОСТ и JaCarta-2 PKI/ГОСТ. Операционная система Лотос включает четыре редакции для серверов, рабочих станций, терминальных станций, инфокиосков. Поддерживает архитектуры: x64, x86, MIPS, ARM и предлагает: • для пользователя: привычный интерфейс, предсказуемое поведение системы, нативный запуск приложений Win32, работу с корпоративной почтой, адресной книгой, календарём, общими сетевыми ресурсами; • для администратора уникальные инструменты администрирования: поддержка групповых политик, как в домене Active Directory, так и в собственной реализации службы каталогов - Lotos Directory наличие графической консоли администрирования; простые инструменты миграции с наследуемых систем, поддержка популярных СЗИ и СКЗИ. Операционная система Лотос совместима с большинством государственных информационных систем. JaCarta-2 ГОСТ и JaCarta-2 PKI/ГОСТ — USB-токены и смарт-карты для обеспечения строгой двух- или трёхфакторной аутентификации (в т.ч. с идентификацией по отпечатку пальца), формирования и проверки усиленной квалифицированной электронной подписи (ЭП), а также безопасного хранения пользовательских объектов и данных (цифровых сертификатов, паролей и т.д.). Устройства сертифицированы ФСБ России как средства ЭП (сертификаты № СФ/124-3112 для JaCarta-2 ГОСТ и № СФ/111-2750 для JaCarta ГОСТ).
Контактное лицо: Татьяна Ведешкина
Компания: Аладдин Р.Д.
Добавлен: 05:00, 21.04.2019
Количество просмотров: 625
Страна: Россия
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия625 |
| «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, Россия615 |
| 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, Россия693 |
| 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. |
|
 |