Falcongaze SecureTower научился обнаруживать утечки по словарям

Falcongaze SecureTower научился обнаруживать утечки по словарям

Компания Falcongaze рада сообщить о выпуске новой версии системы SecureTower, созданной для защиты от утечки конфиденциальных данных. В обновленной версии продукта был реализован функционал для тематического контроля информации по словарям. На сегодняшний день компании оперируют значительными объемами данных, относящихся к различным сферам знаний.

Сильная диверсификация информации приводит к тому, что при настройках правил безопасности, применимых для всех типов данных, неминуемо возрастает количество ложных инцидентов, не относящихся к утечке информации. Благодаря новому функционалу SecureTower, позволяющему проводить анализ перехваченного трафика по массиву слов, содержащемуся в настраиваемых словарях, стало возможным минимизировать количество ложных срабатываний, не относящихся к нарушению политик безопасности организации.

Новый инструмент позволяет создавать и настраивать словари, содержащие слова и словосочетания, на тематики, соответствующие надобностям компании. Также в ближайшее время инструмент будет дополнен встроенными тематическими словарями, имеющими приоритетную важность для контроля. В случае  если в том или ином перехваченном файле было найдено слово, словосочетание, или группа слов, содержащаяся в словаре, система незамедлительно вышлет оповещение о случившемся инциденте сотруднику ответственному за информационную безопасность организации.

В первую очередь данный инструмент будет полезен для контроля пересылки различного рода отчетов, юридических документов, информации об инновационных разработках компании, документации, касающейся финансовых операций,  или документов, содержащих личные данные сотрудников.

К примеру, задав слова, словосочетания, или группы слов, по тематике «бухгалтерия», система может выявить сотрудников, которые производили пересылку какой-либо информации, относящейся к финансовым операциям компании.

При этом в словарях можно настроить порог срабатывания правила безопасности: к примеру, установив его на значении «5 слов», правило безопасности сработает только в том случае, если при анализе документа, будет найдено не менее пяти слов из словаря, при помощи которого анализировался вышеуказанный файл. 

Таким образом, новый функционал SecureTower является прикладным инструментом для надежного контроля профессиональных и узкоспециализированных тем, который позволяет увеличить общую эффективность системы в целом и понизить количество ложных срабатываний правил безопасности. 

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