Лаборатория Касперского планирует выпустить KPSN и Anti-APT

"Лаборатория Касперского" готовит два корпоративных продукта

Российский разработчик средств защиты "Лаборатория Касперского" провела семинар для клиентов Kaspersky Security Day, на котором рассказала о планах по выпуску двух новых продуктов для корпоративных пользователей. В частности, компания планирует летом этого года предложить российским пользователям технологию внутрикорпоративного облака под названием Kaspersky Private Security Network (KPSN), а в начале следующего года - технологию для защиты от целенаправленных атак под условным названием Kaspersky Anti-APT.

По своей сути KPSN является локальной репликой глобальной сети KSN, данными из которой пользуются все антивирусные продукты "Лаборатории Касперского" для определения репутации файлов и URL, а также выявления шаблонов вредоносного поведения. Начало эксплуатации облака KSN датируется 2008 годом, и на текущий момент KSN представляет собой глобальную сеть из более чем 200 серверов, расположенных в 6 ЦОДах компании по всему миру. Система обрабатывает до 600 тыс. запросов в день, для чего используется технология распределенных вычислений. KSN позволяет пользователям не только оперативно получать обновления антивирусных сигнатур, но и автоматически отправлять в антивирусную лабораторию компании сведения о подозрительных файлах. В результате, облачная технология KSN позволяет пользователям защищать свои устройства практически в первые минуты нападения с помощью репутационных технологий, а не ждать несколько часов пока антивирусные эксперты подготовят и поверят сигнатуру для защиты от нового вредоноса.

Однако существующая уже несколько лет облачная защита KSN требует отсылки определенных данных из корпоративной сети заказчика в облако "Лаборатории Касперского" - конечно, представители компании всегда заявляют, что ни какой информации о пользователях не собирается в KSN, тем не менее пересылка данных из корпоративной сети на внешние серверы не всегда нравится клиентам. Это связано в том числе и с определённым недоверием к производителю средств защиты, особенно когда продукты "Лаборатории Касперского" продаются зарубежным клиентам. Да и на территории России у некоторых заказчиков есть требования регуляторов не пересылать во внешние сети данных из внутренних, защищенных сегментов.

Таким клиентам "Лаборатория Касперского" собирается предложить установку локальной реплики хранилища данных из KSN - это и есть KPSN, которая уже начала тестироваться у некоторых крупных заказчиков. Для функционирования локальной установки требуется сервер с объёмом жёсткого диска в 500 Гбайт, но с большой оперативной памятью - минимум 256 Гбайт. При установке такого устройства вся репутационная информация будет накапливаться в компании, а новые сведения загружаться из глобальной KSN. Обратно же заказчики могут присылать только те файлы, которые вызывают у них подозрение - для этого клиентам, купившим KPSN, предлагают воспользоваться специальным веб-интерфейсом для основного KSN. Официально продукт планируется предложить клиентам в конце июня.

Продукт под названием Anti-APT "Лаборатория Касперского" планирует запустить на тестирование в конце это года, а открыть для всех желающих - в начале следующего. Ожидается, что этот продукт будет помогать специалистами ИБ выявлять целенаправленные атаки с помощью ранее неизвестных вредоносов и эксплойтов. Для этого "Лаборатория Касперского" планирует использовать три компонента: эмулятор рабочего окружения клиента (так называемую песочницу), сенсоры сетевой активности и агенты для рабочих станций. Информация из этих модулей, расположенных по всей корпоративной сети, будет собираться в центр управления, где и будет приниматься решение о вредоносной активности. При этом компания рассчитывает представить не только инструмент для защиты от нападений, но и для проведения последующего расследования инцидентов - сенсоры и агенты будут собирать сведения о деятельности подозрительных программ, которые могут в последствии быть использованы для поиска нарушителей и доказательства их вины. Причём, вполне возможно, что оба планируемых к выпуску корпоративных продукта будут взаимодействовать друг с другом.

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