Какого качества должен быть кошачий корм

Главное качество хорошего корма для кошек — это сбалансированный состав, который реально подходит кошачьим, а не просто красиво описан на упаковке. Вот на что стоит обращать внимание:

• Мясо на первом месте в составе. Кошки — хищники, им нужен животный белок. Идеально, если первым ингредиентом указано мясо или рыба, а не злаки.
• Отсутствие искусственных добавок. Минимум красителей, ароматизаторов, консервантов.
• Если хотите купить корм для кошек, в нем должен быть баланс витаминов и минералов. Особенно важны таурин, витамины группы B, омега-3 и омега-6.
• Подходящий возрасту и состоянию здоровья. Для котят, взрослых и пожилых кошек корма отличаются по составу.
• Низкое содержание злаков и углеводов. Кошки плохо переваривают зерно, поэтому лучше выбирать беззерновые или с минимальным содержанием злаков варианты.
• Производитель с хорошей репутацией. Лучше выбирать бренды, которые открыто публикуют состав и проходят независимые проверки.

Если есть склонность к аллергиям или хроническим болезням — корм должен подбираться индивидуально, иногда даже с помощью ветеринара.
Вот как выглядит актуальный состав популярных кормов для кошек в 2026 году:

• Orijen Cat & Kitten.
40% белка, 20% жира, 70–90% мяса, полностью без зерна, органические добавки.

• Farmina N&D Prime.
44% белка, 20% жира, 70–90% мяса, без зерна, органические добавки.
• Royal Canin Sterilised.
37% белка, 12% жира, формула для стерилизованных кошек.
• Hill’s Science Diet Adult
35% белка, 19% жира, поддержка суставов, для взрослых кошек.
• Purina Pro Plan Adult
41% белка, 13% жира, для взрослых кошек с чувствительным пищеварением.

Общие тенденции: мясо или рыба — на первом месте в составе, минимум злаков, сбалансированное соотношение белков и жиров, обязательное наличие витаминов и минералов (таурин, омега-3/6, витамины группы B и др.).
Читать дальше →

Управление инцидентами с использованием автоматизации, ИИ и объектно-ориентированного подхода

Предложенная концепция управления инцидентами информационной безопасности представляет собой современный и эффективный подход, направленный на повышение скорости и качества реагирования на угрозы. Давайте разберем ключевые компоненты и преимущества.
Динамические плейбуки. Плейбуки это заранее определенные наборы инструкций, описывающие шаги для реагирования на конкретные типы инцидентов. «Динамические» означает, что плейбуки не статичны, а могут адаптироваться к конкретным обстоятельствам инцидента.
Как работают: триггеры. Плейбуки запускаются автоматически при обнаружении определенных событий (например, срабатывание SIEM, обнаружение вредоносного ПО, подозрительная активность в сети). Условия: внутри плейбука используются условия (if/else) soar для определения дальнейших действий в зависимости от контекста инцидента (например, серьезность, затронутые системы, тип атаки). Автоматизированные действия: плейбуки автоматизируют рутинные задачи, такие как: блокировка IP-адресов.

Изоляция зараженных систем. Сбор логов и артефактов.
Уведомление заинтересованных сторон.Запуск сканирования на уязвимости
Преимущества: скорость реагирования: Автоматизация сокращает время между обнаружением и реагированием на инцидент. Согласованность: soar обеспечивает стандартизированный подход к реагированию на инциденты. Снижение нагрузки на аналитиков: автоматизация рутинных задач позволяет аналитикам сосредоточиться на более сложных инцидентах.

ИИ-помощники: что это. Использование искусственного интеллекта (ИИ) для помощи аналитикам в процессе реагирования на инциденты.
Как работают: анализ данных. ИИ может анализировать большие объемы данных (логи, сетевой трафик, данные об угрозах) для выявления аномалий и подозрительной активности. Приоритизация инцидентов: ИИ может оценивать серьезность инцидентов и приоритизировать их для расследования.
Обогащение данных: ИИ может автоматически обогащать данные об инциденте информацией из внешних источников (например, базы данных об угрозах, репутационные списки). Рекомендации по реагированию: ИИ может предлагать аналитикам рекомендации по дальнейшим действиям, основанные на анализе инцидента и лучших практиках. Автоматическое создание отчетов: ИИ может автоматически генерировать отчеты об инцидентах.
Преимущества: повышение точности: ИИ может помочь выявить инциденты, которые могли бы быть пропущены человеком. Ускорение расследования: ИИ может автоматизировать сбор и анализ данных, что ускоряет процесс расследования. Улучшение качества принимаемых решений: ИИ может предоставлять аналитикам более полную и точную информацию, что помогает им принимать более обоснованные решения.
Построение цепочки атаки (Attack Chain Modeling). Визуализация и анализ последовательности действий, которые злоумышленник предпринял для осуществления атаки. Обычно используется модель MITRE ATT&CK.
Как работает. Сбор данных об инциденте из различных источников (логи, сетевой трафик, отчеты об угрозах). Анализ данных для определения этапов атаки (например, разведка, проникновение, закрепление, перемещение по сети, достижение цели). Визуализация цепочки атаки в виде графа или диаграммы. Идентификация пробелов в защите: определение этапов атаки, на которых злоумышленник смог успешно обойти существующие меры защиты.
Читать дальше →