SearchInform представила новый инструмент для проведения расследований

SearchInform представила новый инструмент для проведения расследований

В рамках традиционного весеннего RoadShow компания SearchInform представила обновленную версию своего флагманского продукта «Контура информационной безопасности SearchInform». Интерес у публики вызвали новые поисковые алгоритмы и новый продукт IncidentCenter, предназначенный для проведения расследований инцидентов информационной безопасности.

IncidentCenter используется для двух задач:

  • Помощь при проведении расследований. Любой документ, перехваченный «Контуром информационной безопасности» можно прикрепить к «Делу» или «Досье». IncidentCenter также поддерживает импорт файлов из сторонних систем, что позволяет консолидировать всю информацию по инциденту в рамках одной системы. «Заметки» и «Промежуточные резюме», в свою очередь, позволяют параллельно расследовать дело сразу нескольким сотрудникам отдела ИБ.
  • Ведение досье по сотрудникам. На каждого сотрудника может быть заведено «Досье», в котором будет аккумулироваться вся информация, полезная для контроля и общения с этим человеком: контакты, увлечения, сильные/слабые стороны и т.д.

Возможности экспорта позволят донести информацию до ответственных лиц (директоров, начальников отделов и т.д.) без раскрытия первоначальных источников.

Модуль AlertCenter, отвечающий за автоматическое выявление нарушений заданных политик безопасности, получил сразу несколько новых видов поиска: статистические запросы, поиск по событиям в Active Directory, а также поиск по бинарным цифровым отпечаткам.

Статистические запросы позволяют автоматически выявлять инциденты на основе количественных показателей и аномальную активность среди сотрудников. 

Поиск по событиям в Active Directory призван автоматизировать обработку информации по подозрительным действиям в AD. К примеру, создание временных учетных записей, временное включение учетных записей в группы с широкими правами доступа и т.д.

Расширенные возможности поиска по цифровым отпечаткам позволяют выявлять меру схожести для двух произвольных документов. При этом, сравнение происходит не только по «текстовой» части. Релевантность вычисляется как для бинарного содержимого проверяемых файлов, так и для извлеченного текста. Таким образом, можно обнаруживать факт пересылки любых файлов: фотографии или скриншота части карты, исполняемых файлы и т.д.

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