Zlock 4.0 — контентный анализ на конечных точках сети

Zlock 4.0 — контентный анализ на конечных точках сети

По сравнению с предыдущими версиями продукта Zlock 4.0 вышел на новый уровень защиты от утечек: теперь DLP-система обладает встроенными инструментами контентного анализа. При записи документов на USB-устройства или чтении с них Zlock может анализировать содержимое файлов, обнаруживать в них конфиденциальные данные и блокировать действия пользователя в случае выявления нарушений политик безопасности. Это позволит администраторам Zlock более гибко настраивать контроль копирования файлов на мобильные носители не только по характеристикам устройств и пользователей, но и по содержимому самих документов.



Zlock является частью комплекса решений для защиты от утечек информации SECURIT DLP. Помимо USB-накопителей, Zlock позволяет контролировать использование устройств, подключаемых к портам LPT, COM, IrDA, IEEE 1394, слоту PCMCIA, внутренних устройств — в том числе встроенных сетевых карт, модемов, Bluetooth, Wi-Fi, CD/DVD-дисководов, а также локальных и сетевых принтеров. Архивирование и сбор событий Zlock позволяет контролировать всю информацию, которая записывается на разрешенные устройства для последующего анализа возможных инцидентов.

«Контентный анализ сегодня все чаще появляется в числе требований не только к сетевым, но и к агентским DLP-системам. При этом далеко не всегда DLP-продукты умеют блокировать утечки по содержимому документов через USB-устройства и тем более принтеры — в большинстве случаев они лишь уведомляют об утечке постфактум, и то с большой задержкой. Мы считаем подобный подход неверным, поэтому предпочли сделать действительно надежный контроль информации на конечных точках сети, — говорит генеральный директор SECURIT Алексей Раевский.

Для обнаружения конфиденциальной информации в файлах применяется гибридный анализ — комплекс технологий детектирования данных разного типа. В их числе морфологический анализ, стемминг, шаблоны регулярных выражений и спецсимволов, поиск по словарям, анализ замаскированного текста и транслита.

Новая версия Zlock поддерживает более 500 наиболее распространённых в корпоративной среде форматов файлов, в том числе Microsoft Office и OpenOffice.org. Контроль использования USB-устройств (записи и чтения) в Zlock 4.0 также может настраиваться по типу файла для ограничения операций с документами определенного формата.

Контентный анализ в Zlock 4.0 можно настроить также для контроля печати документов на локальных и сетевых принтерах. Кроме того, в четвертой версии продукта реализован лингвистический поиск по архиву: теперь возможные нарушения политик безопасности можно находить не только по журналам событий, но и по содержимому теневых копий перехваченных файлов. Как и в прежних версиях продукта, все действия пользователей с устройствами записываются в базу данных Microsoft SQL Server, Oracle Database или в XML-файлы и могут экспортироваться в виде отчетов в формате HTML.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru