Norman представляет аналитическую платформу Malware Analyzer G2

Norman представляет аналитическую платформу Malware Analyzer G2

...

Компания объявила о запуске нового продукта - комплексной системы анализа приложений на предмет признаков вредоносной активности. Разработка предназначена для корпоративных клиентов - предприятий, поставщиков массовых услуг, правительственных организаций - и призвана обеспечить проактивное обнаружение потенциальных вирусных угроз.


Антивирусные продукты Norman всегда активно использовали технологии виртуализации для поиска ранее не известных образцов вредоносного программного обеспечения. Традиция не нарушена и теперь: одним из ключевых элементов нового решения является "песочница" Norman Sandbox, которая позволяет запускать приложения в изолированной среде и получать подробные отчеты о тех действиях, которые они пытались выполнить по отношению к операционной системе и информационным активам, хранящимся на компьютере. Соответственно, специалисты предприятия или ведомства могут анализировать поведение новых приложений и определять степень их потенциальной опасности.

Возможности виртуализации подкреплены модулем поведенческого анализа IntelliVM, который изучает активность приложений в безопасной среде и пытается обнаружить признаки, характерные для вредоносных программ. Это новая разработка, которая, по замыслу создателей, должна облегчить аналитикам процесс выявления образцов новых инфекций. Сочетание технологий эмуляции и виртуализации, по мнению специалистов Norman, обеспечит высокий уровень эффективности аналитического решения и позволит успешно защитить информацию от посягательств на ее основные свойства. Модуль работает в связке с низкоуровневым драйвером KernelScout, который ведет наблюдение из ядра операционной системы и гарантирует, что никакая инфекция не скроется от аналитика.

Имеется в продукте и ряд других элементов, которые обеспечивают гибкость его развертывания, масштабирования и последующего интегрирования в информационно-аналитическую систему организации, предоставляют интуитивно понятный и удобный управляющий интерфейс, вооружают аналитиков средствами реверс-инжиниринга и отладки подозрительных объектов (за последнее отвечает особый модуль Norman Malware Debugger PRO). Сообщается, что новое решение будет поставляться как в виде аппаратного устройства, так и в качестве программного комплекса.

PR Newswire

Письмо автору

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