Компания Falcongaze объявила о выходе новой версии SecureTower

Компания Falcongaze объявила о выходе новой версии SecureTower

Любое современное DLP-решение перехватывает потоки информации, идущие по разнообразным коммуникационным каналам, и сохраняет все в базу данных для последующего контроля на соответствие утвержденным политикам безопасности. Однако недостаточно просто перехватить информацию, важно дать специалистам по ИБ инструменты, позволяющие произвести тонкую настройку правил, определяющих политику безопасности компании, а также быстро проанализировать все данные и оповестить о возможной угрозе.

Центр обеспечения безопасности SecureTower – это основной инструмент для специалиста по информационной безопасности. И хотя в системе есть ряд предустановленных типовых правил безопасности, они скорее служат примером и базой для создания собственных правил, учитывающих специфику работы и особенности сферы деятельности компании.

Совмещение разных способов контроля информации (лингвистический, статистический, атрибутивный, цифровые отпечатки и др.) и возможность создания многокомпонентных правил безопасности позволяет минимизировать процент ложных срабатываний, повышая эффективность работы сотрудников службы информационной безопасности.

Нововведением является возможность создания правил безопасности, касающихся детального контроля активности сотрудников на их рабочих станциях. Это позволяет контролировать на компьютерах приложения, запуск которых может быть связан с несанкционированной попыткой получить конфиденциальные данные (например, клиентские базы данных или системы документооборота). В случае работы с секретными данными, когда рабочее время строго регламентировано, можно, например, настроить отсылку уведомлений о нахождении сотрудника за рабочим компьютером в неположенное время.

Дополнительно можно отслеживать продолжительность использования приложения, следить за опозданиями сотрудников или вести общий учет продолжительности рабочего дня. Таким образом, можно выяснить, сколько времени персонал уделяет своим прямым обязанностям.

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