Создана новая технология защиты промышленных сетей

Создана новая технология защиты промышленных сетей

Исследовательская группа из Государственного Университета Северной Каролины в США сообщила о разработке программного алгоритма, способного определять и изолировать кибератаки в сетях, используемых для управления критически важными отраслями, такими как транспортное сообщение, энергоснабжение и другие. Создатели программного решения говорят, что оно призвано без задействования антивирусов бороться с такими вредоносными кодами, как Stuxnet или Flame.



По словам разработчиков, как правило, сети промышленного масштаба - это очень крупные ресурсы, защитить которые целиком достаточно сложно, поэтому установка традиционных антивирусов и межсетевых экранов тут не всегда возможна и резонна. В то же время, созданный код не предназначен для того, чтобы присутствовать на всех включенных в сеть устройствах сразу. Он работает на уровне сетевых контрольных устройств, которые объединяют конечные устройства в сетях и координируют их. К примеру, такие устройства координируют температурные датчики или газовые анализаторы, пишет cybersecurity.ru.

Созданное решение работает без клиентских агентов - небольших программных блоков, которые устанавливаются на конечных вычислительных устройствах, поэтому оно технически и физически независимо от них. Новинка разработает по технологии D-NCS или distributed network control systems, контролируя данные на уровне сетевых узлов. Такая организация позволяет работать без существенной нагрузки на конечные узлы сети и не создает дополнительного трафика.

Исследователи говорят, что сейчас их разработка находится в стадии патентования, после чего они расскажут о ней более подробно.

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