Zecurion выпустил новую DLP-систему для поиска конфиденциальной информации

Zecurion выпустил новую DLP-систему

Компания Zecurion, объявляет о выпуске системы Zecurion Zdiscovery — продукта для поиска конфиденциальной информации на рабочих станциях и серверах. Zdiscovery дополнит линейку DLP-систем Zecurion возможностями контроля соблюдения политик хранения конфиденциальной информации в масштабах организации.

Для поиска конфиденциальных данных в корпоративной сети Zecurion Zdiscovery использует специальные агенты, которые анализируют данные на дисках компьютеров и серверов, в том числе и на «скрытых» логических дисках. Zecurion Zdiscovery позволяет обнаруживать несанкционированные копии конфиденциальной информации на рабочих компьютерах и ноутбуках пользователей, а также в сетевых хранилищах. Система проверяет обнаруженные конфиденциальные документы на соответствие правилам их хранения и, в случае нарушения, фиксирует инцидент.

Настройки Zecurion Zdiscovery позволяют задавать действия, которые будут производиться при обнаружении нарушений политик безопасности. Сами данные можно удалить или переместить в специальное хранилище, на файл-сервер или в СУБД, а сообщение о нарушении незамедлительно отправить администратору и пользователю, допустившему неправильное хранение. Помимо этого все события, в том числе список обнаруженных нарушений и точное расположение данных, сохраняются в специальных журналах (логах) для последующего анализа. Архив копий файлов позволяет просматривать найденные подозрительные документы даже в том случае, если оригинал был удален, изменен или перемещен в другое место. В частности, архив оказывается незаменимым источником информации при расследовании инцидентов информационной безопасности.

«Наш новый продукт мы разрабатывали под конкретные запросы заказчиков, поэтому он оказался востребованным прямо „с конвейера“: уже сейчас у нас идет несколько „пилотов“, — говорит генеральный директор Zecurion Алексей Раевский. — Zecurion Zdiscovery предотвращает целый класс нарушений политики безопасности, связанных с неправильным хранением конфиденциальных документов. В их числе, например, хранение конфиденциальных материалов или персональных данных не в защищенном хранилище, а на компьютере пользователя или на открытом файл-сервере».

Zecurion Zdiscovery сканирует доступные хранилища в режиме реального времени, моментально реагируя на создание новых файлов и внесение изменений в документы. Это позволяет постоянно контролировать соблюдение политик хранения конфиденциальной информации и оперативно принимать меры при обнаружении нарушений. При этом существует также возможность задавать расписание поиска с любым интервалом в целях оптимизации ресурсов. Например, если оперативность реагирования не является критичной, можно запланировать сканирование в ночное время, когда нагрузка на сеть минимальна.

Для обнаружения конфиденциальных данных Zecurion Zdiscovery использует гибридный анализ — комплекс современных технологий детектирования, включая проверку по шаблонам регулярных выражений, лингвистику MorphoLogic, цифровые отпечатки DocuPrints и обучаемую технологию SmartID. Применение гибридного анализа обеспечивает точность определения конфиденциальной информации до 95%.

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