Компания Falcongaze объявила о выходе новой версии SecureTower

Компания Falcongaze объявила о выходе новой версии SecureTower

В новой версии решения был значительно оптимизирован алгоритм индексирования хранимых данных и реализована возможность менеджмента баз данных и индексов. Для современных корпоративных DLP-систем, позволяющих контролировать большие объемы данных разного формата, передаваемых по максимальному количеству каналов коммуникации, очень важно быстро обрабатывать всю информацию и не допускать сбоев при её анализе.

При этом немаловажно максимально точно и без потерь формировать бизнес-архив всех коммуникаций компании, а также обеспечивать быстрый доступ к хранимой в нем информации. Для решения этих задач в новой версии системы SecureTower была реализована функция менеджмента баз данных и индексов. Благодаря новому функционалу, SecureTower оптимизирует процесс обработки перехваченного трафика, распределяя всю перехваченную информацию в сегментированные по определенным периодам хранилища.

Это снижает нагрузку на систему, увеличивает ее производительность за счет отключения уже устаревших баз данных, значительно ускоряет работу по анализу поступающей информации и снижает риск возникновения ошибок при её обработке. Также это позволяет хранить архивы за сколь угодно долгий период времени, обеспечивая возможность глубокого ретроспективного анализа.

Подключение и отключение нужных баз данных производится «на лету», простой установкой маркера, и не требует перезапуска системы или каких-либо дополнительных действий. Это позволяет службе безопасности при изучении любого инцидента изначально уменьшить количество отрабатываемых вариантов и сократить время на его расследование.

Для достижения еще более комфортной работы был существенно доработан алгоритм индексирования данных, что позволило многократно увеличить скорость анализа информации в больших корпоративных сетях с серьезной пропускной способностью.

Таким образом, новый функционал SecureTower увеличивает производительность системы, повышает отказоустойчивость работы в целом, и в определенных ситуациях позволяет избежать необходимости финансовых вложений в модернизацию аппаратного и программного оборудования.

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