InfoWatch выяснила, что ожидают заказчики от DLP-систем

InfoWatch выяснила, что ожидают заказчики от DLP-систем

В подавляющем большинстве проектов основное требование к системе DLP – эффективное обнаружение случаев утечки конфиденциальной информации по различным каналам. Об этом заявили 99,07% опрошенных. 87% рассматривают DLP-систему как действенное средство защиты персональных данных. 79% организаций намерены использовать DLP для выявления фактов нарушения законодательства.

О применении систем защиты от утечек для повышения эффективности бизнес-процессов компании задумываются более половины респондентов. С помощью DLP эту задачу в разрезе своевременного выявления нелояльных сотрудников намерены решать 75,9% компаний, чуть меньше (75%) рассчитывают контролировать правомерность использования сотрудниками ресурсов организации.

Примечательно, что заказчики рассматривают DLP-систему не только и столько как софт, но как комплексный проект, подразумевающий изрядную консалтинговую составляющую. Так 98% надеются, что DLP-система поможет компании в расследовании инцидентов. 59% пользователей упоминают в числе важнейших свойств DLP-систем возможность создания архива передаваемой информации. Также важно, чтобы соответствующий модуль отвечал требованиям к подобным системам – строгая авторизация на чтение, невозможность изменения информации после ее внесения в архив и пр. Только в этом случае можно говорить об архиве (Forensic Storage) как о действенном инструменте при расследовании инцидентов.

Отметим также, что чуть менее трети всех компаний, заинтересованных в защите внутренней информации, видят DLP-систему не только как инструмент мониторинга движения данных, но и как средство автоматической блокировки передачи данных по контролируемым каналам в случае нарушения политик безопасности. Об этом заявили 29,1% заказчиков.

«Результаты исследования в очередной раз убеждают, что рынок воспринимает DLP-системы гораздо шире, чем принято считать. Заказчики, достигшие определенного уровня зрелости, рассматривают DLP как инструмент бизнеса, средство повышения эффективности значимых показателей компании. В частности, помогает бизнесу получить уверенность в безопасности ценных и конфиденциальных данных, дает понимание всех внутренних и внешних потоков информации в организации, позволяет выявить сговоры, злоумышленников, лиц, занимающихся промышленным шпионажем, помогает осуществлять бизнес-разведку с целью контроля деятельности персонала и определения степени их лояльности к компании», - комментирует Татьяна Белей, директор по маркетингу Группы компаний InfoWatch.

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