Zecurion Zdiscovery 3.0 ищет конфиденциальные данные в серверных хранилищах и базах данных

Zecurion Zdiscovery 3.0 ищет конфиденциальные данные в серверных хранилищах

Компания Zecurion, крупнейший российский DLP-разработчик, выпускает Zecurion Zdiscovery 3.0 с возможностью сканирования данных на серверах — от обычных сетевых папок и облачных хранилищ до распределённых баз данных и систем документооборота. 


Ключевым нововведением третьей версии Zecurion Zdiscovery стала возможность сканировать базы данных и обнаруживать нарушения политик хранения конфиденциальной информации. Zecurion Zdiscovery 3.0 поддерживает сканирование большинства распространённых баз данных, в том числе Oracle Database, Microsoft SQL Server и IBM DB2. 

Если раньше для сканирования данных агент Zecurion Zdiscovery необходимо было устанавливать непосредственно на локальные компьютеры или серверы с конфиденциальной информацией, то в новой версии появился серверный модуль Zdiscovery с возможностью удалённого сканирования. Как и в случае с локальным агентом, удалённое сканирование может производиться выборочно и по расписанию. 

Кроме того, Zecurion Zdiscovery 3.0 станет первым продуктом из DLP-линейки компании, где будут внедрены новейшие разработки Zecurion в области обнаружения и анализа данных. К использующимся сейчас морфологическому анализу MorphoLogic, цифровым отпечаткам DocuPrints и распознаванию текста добавятся метод опорных векторов SVM и возможность создания отпечатков таблиц или целых баз данных. С помощью встроенной системы OCR в новой версии появится возможность поиска данных не только в текстовых, но и в графических файлах. Новые технологии расширят границы применения DLP и повысят эффективность обнаружения утечек на 13-15%. 

«Zdiscovery всего за несколько лет уверенно занял свою нишу и является сейчас одним из ключевых продуктов Zecurion, — говоритАлексей Раевский, генеральный директор Zecurion. — При разработке новой версии мы сфокусировались на реализации пожеланий пользователей предыдущих версий, а также на производительности и надёжности продукта. Среди новых возможностей новой версии отдельно хочется отметить анализ данных и документов в системах SharePoint, 1C, SAP и других распространённых продуктов для автоматизации бизнес-процессов». 

Система Zecurion Zdiscovery предназначена для обнаружения мест хранения конфиденциальной информации в корпоративной сети и предотвращения нарушений политик безопасности. Сканирование происходит по расписанию и в режиме реального времени и позволяет обнаруживать несанкционированные копии конфиденциальной информации и персональные данные, которые хранятся на рабочих компьютерах, ноутбуках пользователей, в сетевых и облачных хранилищах, базах данных, CRM- и ERP-системах. 

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