GateWall DNS Filter 2.0 - полноценный сервис URL-фильтрации

GateWall DNS Filter 2.0 - полноценный сервис URL-фильтрации

Компания Entensys, информирует о выходе версии 2.0 программного продукта GateWall DNS Filter. GateWall DNS Filter — эффективное средство URL-фильтрации, работа которого основана на технологии Entensys URL Filtering. Продукт использует базу из более чем 500 млн. сайтов, распределенных для удобства оперирования на категории. Мощная и гибкая система правил в GateWall DNS Filter позволяет установить политику посещения интернет-ресурсов любой сложности.



GateWall DNS Filter обеспечивает фильтрацию интернет-сайтов без использования программных и аппаратных прокси-серверов и интернет-шлюзов. Внедрение данного продукта увеличивает безопасность Интернета, уменьшает нецелевой трафик и улучшает продуктивность работы пользователей Интернета.

GateWall DNS Filter используется в корпоративных сетях средних и крупных компаний по принципу частного облака (private cloud), интернет-провайдерами для обеспечения родительского контроля доступа в Интернет, обеспечивает контроль Интернета в школах и других государственных учреждениях. Один установленный сервер способен обслуживать десятки тысяч пользователей.

Новая версия программного решения адаптирована для использования интернет-провайдерами и делает возможность интеграции с биллинговой системой провайдера через специально разработанный API. Одной из главных особенностей продукта является простота развертывания решения в качестве "облачного" сервиса, что обеспечивает практически неограниченную масштабируемость системы.

В GateWall DNS Filter 2.0 добавлен новый модуль статистики. Продукт более не использует консоль управления — администрирование программного решения теперь осуществляется только через веб-интерфейс. Решение позволяет устанавливать настройки разных групп. Это дает возможность использовать один сервер для большого числа клиентов, каждый из которых может самостоятельно и независимо управлять настройками фильтрации и иметь доступ к статистике своих пользователей.

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