Код Безопасности» предложила новую технологию защиты от фальсификации электронных документов

Код Безопасности предложила новую технологию защиты электронных документов

Код Безопасности предложила новую технологию защиты электронных документов

Компания «Код Безопасности», приняла участие в XV Национальном Форуме информационной безопасности «Инфофорум-2013», в рамках которого представила участникам новую технологию доверенной визуализации и подписи электронных документов Jinn.

По данным аналитиков объем ущерба от мошенничества в системах интернет-банкинга в 2011 году составил 490 млн. $, а с дальнейшим развитием технологий ДБО и увеличением количества пользователей ДБО эти потери будут только расти. В связи с этим, усиление мер безопасности при работе с технологиями ДБО, а также разработка высокотехнологичных средств защиты от мошенничества является ключевой задачей для российского ИТ-рынка. Свое решение для предотвращения хищений в системах ДБО в рамках дискуссии «Информационная безопасность в технологиях дистанционного обслуживания клиентов» предложил Андрей Голов, генеральный директор компании «Код Безопасности».

«Для того чтобы исключить фальсификацию платежного документа, в первую очередь, необходимо создать доверенную среду для его отображения и подписания. Технология доверенной визуализации и подписи электронных документов, которую предлагает наша компания, эти функции защиты, в отличие от аналогичных решений класса Trusted Screen, выполняет непосредственно на компьютере пользователя без применения дополнительных устройств. Все вычисления производятся на изолированных ядрах процессора, недоступных операционной системе, там же хранится микрокод доверенной среды и ключи пользователей, сам документ отображается на мониторе компьютера», - рассказал Андрей Голов.

Не менее актуальный вопрос о требованиях регуляторов по защите среды виртуализации в государственных информационных системах и при обработке персональных данных осветил в своем выступлении Андрей Степаненко, директор по маркетингу компании «Код Безопасности». В своем докладе он обозначил основные меры по защите среды виртуализации, определенные и рекомендованные российскими регуляторами, а также предложил специализированное решение vGate R2 для защиты виртуальных инфраструктур.

«Чтобы принять рекомендованные регуляторами меры по защите среды виртуализации и выполнить установленные требования необходимо применять сертифицированные СЗИ. Сегодня ИБ-рынок предлагает такие решения. Применение специализированного продукта vGate R2 позволит учреждению не только выполнить большую часть требований российских регуляторов, но и обеспечить надежную защиту виртуальной инфраструктуры, построенной на базе платформ VMware», - отметил Андрей Степаненко.

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