 |
Компания "Аладдин Р.Д." рассказала белорусским ИТ-специалистам о доверенной загрузке Linux на I.MX6
Компания "Аладдин Р.Д.", ведущий российский разработчик и поставщик решений для обеспечения информационной безопасности, рассказала о доверенной загрузке Linux на I.MX6 для работы в КИ, ГИС и ИСПД на практическом семинаре по ОС LINUX, прошедшем 21 мая в г. Минск Республики Беларусь. На мероприятие было приглашено порядка 50 участников: инженеры с начальными знаниями в области Linux, а также специалисты, работающие с микроконтроллерами ARM и желающие расширить свои знания, руководители ИТ-отделов крупных белорусских компаний. Участники семинара узнали, как использовать операционную систему Linux в платформе на базе новейшего процессора NXP i.MX6ULL. В частности, они научились создавать образ системы на SD-карте, работать с аппаратной периферией (I2C, SPI, GPIO), а также разрабатывать приложения, используя библиотеки и драйверы с открытым исходным кодом. Доклад Андрея Волкова, руководителя отдела развития доверенной платформы "Аладдин Р.Д.", стал логичным завершением семинара. Спикер рассказал о доверенной загрузке Linux на I.MX6 для работы в КИ, ГИС и ИСПД. В ходе своего выступления он дал подробную информацию о новой технологической разработке "Аладдин Р.Д." – Trusted Security Module (модуль доверенной загрузки) на ARM-процессорах i.MX6 с собственной TrustZone. TSM является технологией доверенной загрузки импортных ARM-процессоров серии i.MX6 компании NXP/Freescale, позволяющей обеспечить целостность загружаемой ОС в соответствии с требованиями государственных регулирующих органов, загрузить собственную реализацию TEE (Trusted Execution Environment) и обеспечить контроль над коммуникациями и процессами, загрузку и взаимодействие с любой "гостевой" системой (без внесения каких-либо изменений в неё или в используемые приложения). Организаторами мероприятия выступили компании NXP Semiconductors совместно с ЧТПУП Евродек, дистрибьютором NXP в Беларуси.
Контактное лицо: Татьяна Ведешкина
Компания: Аладдин Р.Д.
Добавлен: 16:45, 28.05.2019
Количество просмотров: 552
Страна: Россия
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия598 |
| «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, Россия590 |
| 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, Россия668 |
| 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, Россия790 |  |
| 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. |
|
 |