В этот выпуск вошли материалы iKS-Consulting, TAdviser, МТС, Naumen, Smart Ranking, Б1, ICT.Moscow и многих других

ICT.Moscow

От ИИ до ИБ: итоги и результаты, а также прогнозы на 2025 год в разных сегментах и другая аналитика о российском ИКТ

SIEM-система Kaspersky Unified Monitoring and Analysis Platform (KUMA) от «Лаборатории Касперского» получила дополнительные функции от внедрения GigaChat. По словам разработчиков, это позволит уменьшить объем рутинных операций и снизить вероятность ошибки при анализе событий.

 
 С помощью обновления системы ИБ-специалисты смогут увидеть в карточке события краткое содержание и оценку степени его риска. Кроме того, такие отчеты должны помочь начинающим специалистам в принятии решений по реагированию на инциденты, считают в компании.

 
 Технический директор «Лаборатории Касперского» Антон Иванов назвал интеграцию KUMA с GigaChat «логичным продолжением защитных продуктов» с опорой на новые технологии.

<hr />
 
 Внедрение ИИ в ИБ-решения в 2024 году становится все более заметным. В ноябре разработчик «Нейроинформ» <a href="https://safe.cnews.ru/news/line/2024-11-06_nejroinform_zapuskaet" target="_blank" rel="nofollow">создал</a> ИИ-сервис по выявлению киберугроз для их анализа и оценки. В конце октября сообщалось, что холдинг VK планирует <a href="https://ict.moscow/news/vk-planiruet-zapustit-sobstvennuiu-sistemu-zashchity-ot-ddos-atak-na-osnove-iskusstvennogo-intellekta/" target="_blank" rel="nofollow">внедрить</a> в большинство продуктов компании собственную систему на основе искусственного интеллекта (ИИ) для защиты от DDoS-атак и бот-активности.

<hr />

Лаборатория Касперского

«Лаборатория Касперского» внедрила GigaChat в систему KUMA для мониторинга и анализа инцидентов ИБ

ICT.Moscow поговорил с разными командами трендвотчеров в компаниях чтобы узнать, как устроена их кухня поиска технологических инноваций в 2024 году

Кто и как исследует будущее цифровых технологий в компаниях

Обзор создания и использования ИИ российским бигтехом

Куда движутся российские экосистемы

На ICT.Moscow вышел обзор публичной активности пяти российских цифровых экосистем — «Яндекса», «Сбера», VK, МТС и Т-Банка («Т-Технологии») — в области искусственного интеллекта (ИИ) за последние два года.

 
 Всего проанализировано более 600 сообщений с января 2023 года по декабрь 2024 года с упоминанием рассматриваемых компаний. Записи разделены на два условных уровня:

 
 ресурсный — объединяет публикации о крупных моделях искусственного интеллекта данных экосистем, о технологической инфраструктуре, а также об открытых разработках для рынка;

 
 операционный — иллюстрирует практику применения ИИ-разработок экосистемами в собственных продуктах, а также в сторонних — в рамках сотрудничеств. Также он показывает специфику продвижения и монетизации таких проектов.

 
 Среди ключевых выводов по ресурсному уровню:

<ul>
 <li>в нем 126 публикаций, из которых 39% — это ИИ-сервисы,
разработанные самостоятельно, 9% — сервисы, которые созданы совместно с другими
компаниями. На сообщения об инфраструктуре приходится 12% публикаций. Доля открытых
продуктов для разработчиков ИИ составляет 23%. Новости о запуске и обновлении
нейросетей занимали 12%;</li>
</ul>

<ul>
 <li>суммарно
у пяти экосистем обнаружено 22 нейросети, из них половина (11 штук) приходится
на «Сбер». Вместе с «Яндексом» они являются единственными компаниями, имеющими собственные большие языковые модели, созданные с нуля;</li>
</ul>

<ul>
 <li>«Сбер»
и Т-Банк наиболее заметны в области ИИ-решений с открытым исходным кодом. Больше
половины их моделей выложены в Open Source. У «Яндекса» также есть открытые
проекты, но их меньше — только одна модель и 3 инструмента;</li>
</ul>

<ul>
 <li>в
сотрудничестве с научными организациями в части разработки ИИ замечены «Сбер»,
«Яндекс» и Т-Банк. Партнерами «Яндекса» в создании ИИ-сервисов в публичном
информационном поле становились только научные организации, а у «Сбера» их
больше половины.</li>
</ul>

 
 Среди ключевых выводов по операционному уровню:

<ul>
 <li>уровень включает 110 публикаций. 60% всех сообщений
приходится на новости о разных способах внедрения искусственного интеллекта:
64% — это внедрения ИИ экосистемами в собственные продукты, а 36% — это
внедрения, анонсы и тесты ИИ-продуктов экосистемы внешними компаниями;</li>
</ul>

<ul>
 <li>на тематическую группу «Соглашения» приходится 33% публикаций.
В ней лидирует «Сбер» с большим отрывом от остальных;</li>
</ul>

<ul>
 <li>за последние два года только две экосистемы («Сбер» и
«Т-Технологии») публиковали новости по теме ИИ-лабораторий. В общей повестке
это 5% новостей, а в индивидуальной у экосистемы «Т-Технологии» — 25%, у
«Сбера» — 9%.&nbsp;</li>
</ul>

<hr />
 
 Документы по теме: <a href="https://ict.moscow/research/obzor-publikatsii-o-zapuske-i-obnovlenii-ii-produktov-v-krupnykh-rossiiskikh-ekosistemakh/" target="_blank" rel="nofollow">Исследование</a> ICT.Moscow о запуске и обновлении ИИ-продуктов в российских экосистемах

<hr />

ICT.Moscow выпустил обзор публикаций о запуске и обновлении ИИ-продуктов в российских экосистемах

Искусственный интеллект: ML Ops

Юрий Сирота, руководитель департамента анализа данных и искусственного интеллекта. «<a target="_blank" href="https://ict.moscow/event/iskusstvennyi-intellekt-2020/">Искусственный интеллект 2021</a>» (11 февраля 2021 года).

Уралсиб

Юрий Сирота,&nbsp;руководитель департамента анализа данных и искусственного интеллекта. «<a target="_blank" href="https://ict.moscow/event/iskusstvennyi-intellekt-2020/">Искусственный интеллект 2021</a>» (11 февраля 2021 года).

<ul>
 <li>ML Ops. Зачем это нужно?</li>
 <li>Проблемы внедрения моделей ML. Роль данных.</li>
 <li>Управление гиперпараметрами.</li>
 <li>Верификация данных и алгоритма.</li>
 <li>Мониторинг инфраструктуры.</li>
 <li>Мониторинг модели.</li>
 <li>Требования к инфраструктуре.</li>
 <li>Версионность кодов.</li>
</ul>