 |
Linx получил сертификат PSI DSS версии 4.0

Провайдер облачных решений и услуг ЦОД Linx прошел ресертификацию и подтвердил соответствие сервисов требованиям международного стандарта безопасности данных платежных карт PCI DSS версии 4.0. Ранее компания получала сертификат версии 3.2.
Соответствие стандарту PCI DSS подтверждает высокий уровень безопасности ключевых IaaS и PaaS-услуг Linx, включая серверы, базы данных, объектное хранилище S3 и кластеры Kubernetes.
Стандарт PCI DSS содержит базовые технические и операционные требования, которые компании должны выполнять для защиты данных платежных карт. Они распространяются на все организации, занимающиеся хранением, обработкой или передачей данных платежных карт.
Соответствие стандарту позволяет компаниям быть уверенными в надежности IT-инфраструктуры, на базе которой обрабатывается и хранится их информация. Это важно для организаций, которые взаимодействуют с разнообразными платежными системами, в том числе компаний, связанных с банковскими системами, процессингом, эквайрингом и страхованием.
"Последняя версия стандарта PSI DSS содержит обширный ряд изменений. Они обусловлены ростом количества киберугроз и повышением их сложности, усилением требований бизнеса к безопасности и трансформацией ИТ-инфраструктуры компаний. Цель обновленного стандарта – усиление методов защиты данных, применяемых бизнесом. Поэтому соответствие компании Linx последней версии документа говорит о том, что уровень ее надежности продолжает расти так, как того требуют современные реалии," – отметил руководитель отдела информационной безопасности Linx Cloud Григорий Филатов.
О компании Linx
Linx — провайдер облачных решений и услуг ЦОД для бизнеса под брендами Linx Datacenter и Linx Cloud. Компания работает на российском ИТ-рынке с 2003 г. и занимает первое место в рейтинге IaaS-провайдеров по привлекательности ценового предложения 2024 (по версии CNews).
Облачная платформа Linx Cloud развернута на базе двух собственных ЦОД Linx Datacenter уровня TIER III в Москве и Санкт-Петербурге.
Контактное лицо: Татьяна Алексеева
Компания: Linx
Добавлен: 04:31, 27.01.2025
Количество просмотров: 178
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. |
|
 |