Обновить

В рамках уральского форума «Кибербезопасность в финансах» прошла демонстрация производительности межсетевого экрана нового поколения (next‑generation firewall, NGFW) Solar NGFW. Демонстрация проходила в соответствии с методикой тестирования, разработанной экспертами группы компаний «Солар». Результаты были продемонстрированы в рамках официального обхода представленных на мероприятии стендов компаний главы Банка России Эльвиры Набиуллиной и представителей ЦБ РФ. Информационная служба Хабра находится на форуме.

На площадке форума развёрнут мобильный стенд. На этом стенде демонстрировалось решение и результаты нагрузочного тестирования. Тестирование проводилось с использованием генератора трафика IXIA BreakingPoint.

Во время тестирования решение показало пропускную способность до 20 Гбит/с в режиме FW и до 4 Гбит/с в режиме NGFW (FW+IPS+DPI+журналирование) и стабильную работу во время всех проведённых тестов. Также во время тестирования была показана доступность интерфейсов управления на протяжении всего процесса с возможностью проводить мониторинг и корректировать параметры в режиме реального времени.

По словам разработчиков, Solar NGFW устанавливается в разрыв трафика и проверяет все проходящие через него пакеты данных. Механизмы защиты NGFW работают параллельно, но каждый со своими базами сигнатур и правил. Solar NGFW был представлен в апреле 2023 года.

Теги:
Всего голосов 9: ↑9 и ↓0+9
Комментарии0

Я перестал пользоваться самыми умными ИИ‑моделями. Программировать стало быстрее и дешевле

В отпуске есть время подумать и исследовать. Я натолкнулся на несколько вещей и открытий для себя. Оказалось, что мне как программисту перестали быть нужны самые умные и дорогие ИИ‑модели. Оказывается, есть такой параметр «Cost per Task», и по этому параметру на первое место вырвалась модель GPT-5.6 Luna (max).

При этом, если вы пользуетесь Codex, она самая тупая в списке моделей. Artificial Analysis Intelligence Index у нее всего 38. Для сравнения, у самой умной GPT-6 Astra (max) этот индекс равен 53. В итоге цена выполненной Luna задачи составляет $0.18 против $3.26 у Astra. Разница почти в 20 раз.

Как я понимаю, бенчмарк «Cost per Task» высчитывается так: когда ставится нормальная, грамотно описанная задача, замеряется, сколько токенов было потрачено на ее выполнение. То есть не в формате «из ХЗ сделаю ТЗ», а в формате, когда в хорошо заданном вопросе уже содержится половина ответа.

Я сначала не поверил, что так и есть, и стал работать, используя самую тупую модель Luna в линейке. И знаете, какие меня ожидали результаты?

Я перестал пользоваться самыми умными ИИ‑моделями. Программировать стало быстрее и дешевле

Публикации