Команда Qrator Labs открыла Центр обработки трафика в США

Команда Qrator Labs открыла Центр обработки трафика в США

Команда лабораторного кластера Qrator Labs объявляет об открытии ЦОТ – Центра обработки трафика для предоставления услуг по противодействию DDoS-атакам клиентам из США и Канады. Новые точки присутствия, открытые компанией в США (в том числе в Силиконовой долине), дополнили облачное решение компании, доведя общую пропускную способность сети фильтрации трафика до нескольких сотен гигабит.

«США – самый важный в мире рынок для компаний, предоставляющих услуги в области информационной безопасности. Американские клиенты хорошо понимают необходимость сервисов по противодействию DDoS-атакам, готовы и могут оплачивать работу профессионалов, помогающих справиться с этой проблемой. Но на фоне высокого спроса на подобные услуги, также наблюдается и высокая конкуренция поставщиков таких сервисов. Это непростой рынок, но мы уверены, что наше предложение -- одно из самых привлекательных с точки зрения технической проработанности, качества предоставления сервиса, функциональности. Наши методики проверены годами и десятками клиентов, основаны на математических научных расчетах и работают на уникальных алгоритмах, умеющих очень точно различать запросы от ботов и от рядовых пользователей. Система постоянно эволюционирует, – мы каждую минуту собираем информацию об активности злоумышленников. Я уверен, что Qrator станет востребованным сервисом в США», -- говорит Александр Лямин, руководитель Qrator Labs.

«Мы рассматриваем нескольких кандидатов на должность главы американского офиса. Это будет профессионал с локальной экспертизой и знанием американского рынка. По нашим планам офис Qrator Labs откроется в США в начале следующего года. С этого момента клиенты смогут воспользоваться нашим сервисом», -- добавляет руководитель Qrator Labs.

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