AlgoSec BusinessFlow автоматизирует управление политиками безопасности

AlgoSec BusinessFlow автоматизирует управление политиками безопасности

AlgoSec готовит к выходу новый продукт BusinessFlow, автоматизирующий управление политиками безопасности межсетевых экранов для обеспечения взаимосвязи между требованиями к непрерывности функционирования и доступности бизнес-приложений и применяемыми в компании политиками сетевой безопасности.

«Корпоративные приложения являются важнейшей частью бизнес-процессов в организациях, но их управлением и управлением сетевой инфраструктурой занимаются разные подразделениями, между которыми неизбежно возникает пробел во взаимодействии при внесении изменений в настройки бизнес-приложений, сетевые настройки или политики безопасности», – комментирует Авишай Вул, технический директор Algosec. – «BusinessFlow обеспечивает мост взаимопонимания между этими подразделениями, путём трансляции высокоуровневых требований бизнес-процессов на язык деталей настроек конкретного сетевого оборудования.».

Эффективное управление политиками безопасности бизнес приложений является головной болью практически для любой крупной организации. С BusinessFlow интеграция бизнес-приложений и последующая установка взаимосвязей между ними и политиками сетевой безопасности может быть произведена очень быстро, без риска нарушения доступности и работоспособности самих приложений.

Являясь частью AlgoSec Security Management Suite, BusinessFlow использует мощный аналитический инструмент AlgoSec Deep Policy Inspection и легко интегрируется с AlgoSec Firewall Analyzer для анализа политик и визуализации трафика, а также с AlgoSec FireFlow для активного управления политиками безопасности межсетевых экранов.

Основной функционал и возможности BusinessFlow:

  • Центральная, обновляемая база данных требований бизнес приложений и услуг к сетевым услугам и соединениям, с возможностью углубиться on-line в данные до уровня правила в конкретном межсетевом экране;
  • Автоматический перевод заявок на подключение услуг и бизнес приложений в технические детали для изменений в межсетевом экране;
  • Автоматический расчёт влияния изменений топологии и конфигурации сетевой инфраструктуры на приложение/услугу (к примеру, при осуществлении миграции сервера);
  • Безопасное удаление правил в межсетевом экране, в которых нет больше потребности (к примеру, в результате вывода приложения из эксплуатации);
  • Интеллектуальное выявление взаимосвязей (mapping) правил и политик межсетевых экранов с бизнес услугами и приложениями;
  • Полный аудит соединений бизнес-услуг и приложений (connectivity audit trail).

BusinessFlow будет доступен в России и в мире первом квартале 2013 года.

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