Внимание! Соединение с приложением прервано. Дождитесь повторного подключения.
Обсуждение документации - Просмотр сообщения № 619317
Тема сообщения
Запрос о разъяснении КД
Тип сообщения
Запрос о разъяснении КД
Поставщик
Товарищество с ограниченной ответственностью "SmartTech System"
Представитель поставщика
ГОНЧАРОВ АЛЕКСАНДР ВАЛЕРЬЕВИЧ
Дата и время отправки сообщения
2026-04-03 11:44:37
Текст сообщения
В технической спецификации содержится требование: «Антивирус должен выполнять автоматическое и ручное сканирование файлов и директорий. Поддерживать использование современных алгоритмов защиты, включая: анализ поведения файлов; распознавание угроз с использованием технологий машинного обучения; обновляемые базы данных вирусных сигнатур». Требование «распознавание угроз с использованием технологий машинного обучения» является требованием к антивирусному движку использовать технологии машинного обучения для обнаружения угроз. При этом в конкурсной документации отсутствуют требования к качеству обнаружения (процент выявления вредоносного ПО, частота ложных срабатываний), наличию независимых тестов (AV-Comparatives, AV-Test, VB100) для подтверждения эффективности заявленных технологий, составу обучающей выборки (на каких данных обучалась модель), частоте переобучения модели. Просим разъяснить, каким образом заказчик намерен проверять наличие технологий машинного обучения в антивирусном ПО (предоставление архитектурной документации, проведение тестирования на тестовых образцах вредоносного ПО, предоставление сертификата о соответствии), и какой методикой заказчик будет руководствоваться для отличия ПО, использующего традиционные сигнатурные методы, от ПО, использующего машинное обучение (учитывая, что многие современные антивирусы комбинируют оба подхода, и грань между ними технически размыта).
Ответы представителей заказчика и организатора, секретаря
Дата:
2026-04-09 17:13:11
Автор:
МОМЫНЖАНОВА БЕГЗАТ ЖАНБЫРБАЕВНА
Решение:
Представить разъяснение положений конкурсной документации
Текст разъяснения
Требование о «распознавании угроз с использованием технологий машинного обучения» установлено в целях обеспечения применения современных проактивных методов защиты и не предполагает детальной оценки архитектуры антивирусного движка, состава обучающих выборок либо частоты переобучения модели.
При этом разъясняем следующее:
- подтверждение наличия технологий машинного обучения не требует предоставления внутренней (закрытой) архитектурной документации, исходного кода либо проведения заказчиком специализированного тестирования на вредоносных образцах;
- наличие соответствующего функционала будет подтверждаться документально — техническим описанием (datasheet), руководством пользователя, официальной документацией производителя либо письмом производителя/правообладателя, в которых прямо указано использование технологий машинного обучения (machine learning, AI, behavioral analysis и т.п.);
- заказчик не устанавливает количественные показатели эффективности (процент обнаружения, уровень ложных срабатываний) и не требует обязательного наличия результатов независимых тестов (AV-Test, AV-Comparatives и др.);
- допускается использование комбинированных технологий защиты (сигнатурный анализ, эвристика, поведенческий анализ, машинное обучение и др.), при этом наличие модуля/механизма машинного обучения в составе решения считается достаточным для соответствия требованию.
Оценка соответствия будет осуществляться в рамках рассмотрения конкурсных заявок на основании представленных документов, подтверждающих заявленный функционал.
Указанное требование направлено на обеспечение минимально необходимого уровня технологичности решения и не ограничивает участие потенциальных поставщиков
При этом разъясняем следующее:
- подтверждение наличия технологий машинного обучения не требует предоставления внутренней (закрытой) архитектурной документации, исходного кода либо проведения заказчиком специализированного тестирования на вредоносных образцах;
- наличие соответствующего функционала будет подтверждаться документально — техническим описанием (datasheet), руководством пользователя, официальной документацией производителя либо письмом производителя/правообладателя, в которых прямо указано использование технологий машинного обучения (machine learning, AI, behavioral analysis и т.п.);
- заказчик не устанавливает количественные показатели эффективности (процент обнаружения, уровень ложных срабатываний) и не требует обязательного наличия результатов независимых тестов (AV-Test, AV-Comparatives и др.);
- допускается использование комбинированных технологий защиты (сигнатурный анализ, эвристика, поведенческий анализ, машинное обучение и др.), при этом наличие модуля/механизма машинного обучения в составе решения считается достаточным для соответствия требованию.
Оценка соответствия будет осуществляться в рамках рассмотрения конкурсных заявок на основании представленных документов, подтверждающих заявленный функционал.
Указанное требование направлено на обеспечение минимально необходимого уровня технологичности решения и не ограничивает участие потенциальных поставщиков
