Falcongaze назвала популярные мифы, связанные с защитой информации

Falcongaze назвала популярные мифы, связанные с защитой информации

Сотрудники аналитического центра Falcongaze решили собрать самые популярные мифы из области DLP, с которыми сталкивались специалисты компании на своей практике при общении с потенциальными заказчиками системы для защиты информации SecureTower. Кроме сбора DLP-фольклора, аналитики компании решили взять на себя роль разрушителей легенд, развенчав тем самым многую напраслину, которую порой возводят на системы DLP.

DLP-системы дорого стоят и себя не окупают

Этот миф успешно сформировался на заре развития DLP-сферы, однако с тех пор многое изменилось. Может быть, DLP это и не самое дешевое удовольствие, однако в современных реалиях существуют решения с гибкой политикой ценообразования и вполне демократичной в данном сегменте стоимостью.

Также, часто от покупателей приходится слышать, что никакая утечка не может сравниться по цене с DLP-решением. И хотя подсчитать стоимость утечек непросто, тем не менее, согласно статистике, утерянный, или украденный у топ-менеджера ноутбук (на котором могут храниться данные о ключевых клиентах, данные о сделках или же финансовая информация) в среднем стоит $46 000. Однако сейчас решениям для защиты информации уже недостаточно ограничиваться только лишь защитой от утечек: современные DLP-системы должны содержать инструменты, способные решать целый комплекс задач в сфере как информационной, так и экономической безопасности компании. К тому же, как показывает практика, правильно настроенная DLP-система, окупается еще за первые два-три месяца использования, а то и вовсе на стадии тестирования.

DLP-системы нужны только большим организациям

Изначально DLP-решения предназначались исключительно для крупных компаний, с большим количеством рабочих станций. Но сейчас большинство вендоров сходятся на том, что рынок среднего и малого бизнеса является крайне перспективным, однако немногие из разработчиков способны предложить решение, которое будет отвечать потребностям и специфике данного рынка.

Тем не менее, на сегодняшний момент появились качественные решения, одинаково эффективно работающие как в секторе крупных предприятий, так и в компаниях, количество сотрудников которых не исчисляется четырехзначными цифрами.

Для внедрения, обслуживания DLP необходимо много людей и времени

Многие заказчики даже и не задумываются об установке DLP-системы, поскольку считают, что обслуживание такого продукта отнимает слишком много времени и требует большого штата специалистов. Также большинство уверено, что установка DLP-решения автоматически повлечет за собой большие затраты на приобретение дорогостоящего оборудования, и внедрение системы для защиты информации будет очень продолжительным и неминуемо приведет к остановке бизнес-процессов в организации.

Как бы то ни было, внедрение качественной системы никоим образом не повлияет на существующую инфраструктуру сети, и тем более не прервет рабочих процессов в компании. Обычно ввод в эксплуатацию качественной DLP-системы редко занимает более четырех-пяти часов. Естественно, все это становится возможным только в том случае, если заказчик сделал верный выбор в пользу качественного, стабильного и отказоустойчивого DLP-решения.

Все DLP сложны в освоении и использовании

Множество заказчиков уверено, что настраивать и использовать DLP-систему слишком сложно и неудобно из-за большого количества компонентов и сложных параметров.

Однако далеко не все системы для обеспечения информационной безопасности подразумевают под собой неудобный и громоздкий интерфейс, в котором даже искушенному специалисту с многолетним опытом работы не всегда возможно разобраться. Разработчики DLP, по-настоящему заботящиеся о своих заказчиках, всегда задумываются не только об эффективности предоставляемого продукта, но также и о том, чтобы их детище обладало настолько простым интерфейсом, чтобы его использование не вызывало затруднений даже у малоопытных сотрудников. Качественные продукты обязаны обладать единой консолью, из которой осуществляется управление всей системой. Для того чтобы сделать работу с DLP-продуктами еще более простой, в самых эффективных решениях уже содержатся предустановленные правила безопасности и их редактируемые шаблоны, которые позволяют использовать систему с момента ее запуска.

Выбор DLP-системы является серьезным делом, и заказчик должен руководствоваться не только советами, почерпнутыми из интернета, от самих вендоров или своих знакомых, но и в первую очередь опираться на свои собственные впечатления от продукта, которые можно получить во время тестирования разных решений.

К сожалению, порой случается так, что, не разобравшись, основываясь на одних советах, заказчик выбирает DLP-систему, которая его полностью разочаровывает. После одного негативного опыта многие готовы «поставить крест» на всех остальных DLP-системах и именно это способствует появлению и укоренению мифов. Увы, такая ситуация – не редкость. Тем не менее, прежде чем говорить окончательное «не надо», стоит попробовать что-то другое, и уже потом решать, что в сфере DLP является мифом, а что – нет.

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