 |
«Марвел» и разработчик решений для кибербезопасности «АВ Софт» стали партнерами
«Марвел-Дистрибуция» подписала соглашение с компанией «АВ Софт», российским разработчиком программного обеспечения в области информационной безопасности и коммуникации. Портфель компании включает в себя ряд продуктов собственной разработки, в том числе систему защиты от целенаправленных атак класса «SandBox» AVSOFT ATHENA, систему защиты ИТ-инфраструктуры AVSOFT LOKI на базе технологии Deception, систему защиты от спама и фишинга AVSOFT KAIROS (почтовый шлюз) и другие. Решения «АВ Софт» защищают пользователей от киберугроз ИТ-инфраструктуры различного типа, включая рабочие станции, мобильные устройства, сервера, базы данных, сетевое оборудование, АСУ ТП, IoT/IIoT, SCADA и др. сервисы. Все решения адаптируются под требования заказчика и могут существовать в рамках единой экосистемы на предприятии. Продукты компании успешно заменяют и дополняют многие решения в сфере кибербезопасности, в том числе продукты российских и иностранных разработчиков, такие как FortiSandBox, FireEye Malware Analysis, Check Point SandBlast, McAfee Advanced Threat Defense, Palo Alto Networks WildFire, TrapX, Illusive Networks, Fidelis Deception, F-Secure Radar, Tenable Nessus Professional, Rapid7, DeceptionGrid, Shadowplex и др. «Количество кибератак на российские компании за последний год значительно увеличилось, поэтому информационной безопасности стало уделяться повышенное внимание, а отечественный софт на рынке ИБ стал чрезвычайно востребован. Мы рады сотрудничеству с «АВ Софт», благодаря которому можем предлагать своим партнерам качественные решения для построения системы инфобезопасности и защиты конфиденциальных данных заказчиков», — говорит директор по развитию электронных сервисов и программных решений компании «Марвел-Дистрибуция» Игорь Мартюшев. «АВ Софт» работает на российском рынке с 2010 года, является участником проекта «Сколково». Продукты компании включены в Единый реестр российского ПО.
Контактное лицо: Василий Краковцев
Компания: ООО "Марвел КТ"
Добавлен: 18:49, 27.02.2023
Количество просмотров: 531
Страна: Россия
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия602 |
| «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, Россия593 |
| 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, Россия671 |
| 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. |
|
 |