SafeNet выпускает решение Protect V для шифрования данных в облаке

SafeNet выпускает решение Protect V для шифрования данных в облаке

Компания SafeNet выходит на рынок продуктов для обеспечения безопасности виртуальной инфраструктуры и представила решение Protect V, обеспечивающее возможность комплексного управления данными, прозрачность и управляемость для виртуальных машин на базе VMware и Amazon Web Services (AWS).

ProtectV представляет собой функциональное решение для шифрования данных в виртуализированных и облачных окружениях, которое позволяет осуществлять управление данными, администрирование данных и обеспечивает их прозрачность, а также помогает соблюдать требования законодательства. При помощи него заказчики могут осуществлять миграцию критически важных приложений в виртуальное/облачное окружение, сохраняя контроль над данными за счет шифрования и управления конфиденциальной информацией. Решение SafeNet ProtectV совместимо с виртуальными инфраструктурами VMware vCenter и VMware vShield, а также с окружениями AWS EC2 & EBS.

С помощью ProtectV заказчики смогут защитить важные данные на протяжении всего их жизненного цикла: от момента подготовки и инициализации до уничтожения. Среди основных возможностей нового решения – шифрование виртуальных машин, предстартовая аутентификация, централизованный аудит и управление ключами, сертифицированное по стандарту FIPS, сообщает cybersecurity.ru.

Решение ProtectV обеспечивает такую же высокую безопасность виртуальных машин и виртуальных разделов хранения данных. При этом заказчики получают все преимущества высокой гибкости затрат за счет превращения своего виртуального центра обработки данных или облака в надежное, защищенное окружение с возможностью управления данными, контроля над ними и с высоким уровнем безопасности.

Решение SafeNet ProtectV совместимо с инфраструктурами VMware vShield и VMware vCenter. Кроме того, решение SafeNet ProtectV поможет пользователям сервисов Amazon Web Services защитить свои данные, размещенные в облаке.

Решение SafeNet ProtectV позволяет осуществлять гранулярное и полное шифрование всей виртуальной машины, поддерживает предстартовую аутентификацию и размещение отправной точки доверия на оборудовании на стороне заказчика, что обеспечивает комплексную защиту на всем протяжении жизненного цикла информации. ProtectV позволяет запускать системы, даже в совместном или многопользовательском окружениях, как если бы они находились в Вашем собственном частном центре обработки данных.

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