LLM.co запускает частную инфраструктуру LLM, специально разработанную для команд кибербезопасности

Новое предложение позволяет директорам по информационной безопасности, командам безопасности и поставщикам управляемых услуг безопасности развертывать ИИ для анализа угроз, реагирования на инциденты и соблюдения нормативных требований — без раскрытия конфиденциальных данных публичным моделям

Сиэтл, Вашингтон, Соединенные Штаты, 29 января 2026 года — LLM.co, поставщик инфраструктуры частных больших языковых моделей (LLM) для регулируемых отраслей и отраслей с чувствительными данными, сегодня объявила о запуске своих решений частных LLM, разработанных специально для команд кибербезопасности. Новое предложение позволяет организациям применять ИИ в операциях безопасности, сохраняя конфиденциальные данные полностью в своей собственной среде.

Поскольку команды кибербезопасности все чаще экспериментируют с ИИ для улучшения обнаружения, реагирования и операционной эффективности, многие сталкиваются с фундаментальным барьером: публичные модели ИИ несовместимы с требованиями безопасности, соблюдения нормативных требований и управления данными. Журналы, оповещения, данные об инцидентах и следственные материалы не могут быть безопасно переданы сторонним платформам ИИ без создания неприемлемого риска.

Инфраструктура частных LLM от LLM.co решает эту проблему, обеспечивая полностью изолированные развертывания ИИ — на территории предприятия, в частных облачных средах или в гибридных конфигурациях — без того, чтобы данные когда-либо покидали контроль организации.

«Команды безопасности хотят повышения производительности, которое предлагает ИИ, но они не могут идти на компромисс в вопросах защиты данных», — сказал Сэмюэл Эдвардс, директор по маркетингу LLM.co. «Частные LLM устраняют этот компромисс. Речь идет о предоставлении командам кибербезопасности современных возможностей ИИ без создания новых поверхностей атак или обязательств по соблюдению нормативных требований».

Создано для высокорисковых рабочих процессов кибербезопасности

Частные LLM от LLM.co разработаны для поддержки реальных операций безопасности, включая:

• Анализ угроз и сортировка оповещений в системах SIEM, SOAR и EDR
• Поддержка реагирования на инциденты, включая руководства и анализ первопричин
• Документация по безопасности, отчетность и резюме для руководства
• Анализ политик, сопоставление требований соблюдения нормативных требований и подготовка к аудиту
• Оценка уязвимостей и угроз
• Внутренние базы знаний по безопасности, обученные на собственных данных

В отличие от публичных инструментов ИИ, модели LLM.co не обучаются на данных клиентов, не регистрируют запросы внешне и работают полностью в контролируемых средах.

«С точки зрения доходов и выхода на рынок мы видим сильный спрос со стороны организаций, которые уже понимают риски публичного ИИ», — сказал Тимоти Картер, директор по доходам LLM.co. «Директора по информационной безопасности не спрашивают, будет ли ИИ использоваться в безопасности — они спрашивают, как его безопасно развернуть. Частные LLM быстро становятся ответом по умолчанию».

Разработано для корпоративного контроля и соблюдения нормативных требований

Развертывания LLM с фокусом на кибербезопасность от LLM.co поддерживают строгие требования управления, включая внутренние политики безопасности и отраслевые структуры соблюдения нормативных требований, такие как SOC 2, ISO 27001, HIPAA, CJIS и другие нормативные стандарты. Организации сохраняют полный контроль над доступом к данным, их хранением, поведением модели и разрешениями пользователей.

«Переговоры о продажах в области кибербезопасности в основном связаны с доверием и контролем», — сказал Эрик Ламанна, вице-президент по продажам LLM.co. «Частные LLM позволяют руководителям безопасности продвигаться вперед с инициативами ИИ, не перекладывая риск на юридический отдел, отдел соблюдения нормативных требований или совет директоров. Это согласование имеет решающее значение для внедрения».

Обслуживание предприятий, поставщиков управляемых услуг безопасности и регулируемых отраслей

Предложение частных LLM предназначено для:

• Корпоративных команд безопасности
• Поставщиков управляемых услуг безопасности (MSSP) и фирм MDR
• Организаций финансовых услуг, здравоохранения, государственных органов и критической инфраструктуры
• Любой организации со строгими требованиями к обработке данных и конфиденциальности

LLM.co интегрируется с существующими стеками безопасности и рабочими процессами, позволяя командам развертывать ИИ без нарушения установленных средств контроля или процессов.

Более широкий переход к частному доменно-специфичному ИИ

Запуск отражает более широкий отраслевой сдвиг от общедоступного публичного ИИ общего назначения к частным доменно-специфичным LLM, адаптированным для высокорисковых случаев использования. По мере ускорения внедрения ИИ организации все чаще отдают приоритет архитектурам, которые балансируют между возможностями и контролем.

«Кибербезопасность является одним из наиболее ярких примеров того, где частный ИИ не является опциональным — он необходим», — добавил Эдвардс. «Этот запуск формализует то, что многие руководители безопасности уже знают: если ИИ касается конфиденциальных данных безопасности, он должен быть частным по дизайну».

О LLM.co

Созданная компанией DEV.co, LLM.co предоставляет частную, безопасную инфраструктуру больших языковых моделей для организаций, работающих в регулируемых средах и средах с чувствительными данными. Компания специализируется на развертывании систем ИИ, которые отдают приоритет соблюдению нормативных требований, контролю и безопасности корпоративного уровня — позволяя командам извлекать выгоду из ИИ без раскрытия собственной или конфиденциальной информации.

Контактная информация:
Имя: Сэмюэл Эдвардс
Электронная почта: Отправить письмо
Организация: Digital.Marketing
Веб-сайт: https://digital.marketing

ID выпуска: 89182243

Если вы обнаружите какие-либо проблемы, неполадки или ошибки в содержании этого пресс-релиза, просьба связаться с error@releasecontact.com, чтобы уведомить нас (важно отметить, что этот адрес электронной почты является авторизованным каналом для таких вопросов, отправка нескольких писем на несколько адресов не обязательно поможет ускорить ваш запрос). Мы ответим и исправим ситуацию в течение следующих 8 часов.