InfoWatch заработала в 2014 году 831 млн руб. и собирается поменять концепцию отрасли DLP

InfoWatch подвела итоги 2014 года и озвучила планы на этот год

Группа компаний InfoWatch подвела финансовые результаты 2014 года, который у неё закончился в апреле. Вся группа компаний заработала 831 млн руб., показав при этом рост в 67% по сравнению с 2013 годом. При этом на долю DLP-решений (продукты собственно InfoWatch) пришлось 77% выручки, на защиту конечных точек (EgoSecure) - 22% и на защиту от целевых атак (Cezurity) - 1%. 

Правда, по объяснениям Натальи Касперской, генерального директора ГК InfoWatch, доля EgoSecure выросла в основном за счёт увеличения курса евро в конце прошлого года, поскольку основные продажи компании приходятся на Европу, но зато Cezurity, которая в прошлом году только начала продавать свои сервисы, в этом уже показала 400% роста. Также компания отменяет сильный рост продаж своего продукта InfoWatch Traffic Monitor Enterprise в регионах России - рост составил 78%.

В прошедшем году компания активно развивала свои продукты. В частности, в DLP-системе компании Traffic Monitor проявился инструмент для графического построения политики безопасности и механизмы контроля тонких клиентов. EndPoint Security (EgoSecure) получил сертификат ФСТЭК, что расширяет его возможности по внедрению на российском рынке. Разработчики EgoSecure реализовали в нём возможность контролировать передачу данных в облако. Компанией Cezurity были выпущены два новых продукта Targeted Attack Detector 1.2 и Targeted Attack Monitor 1.0, которые предназначены для защиты от целевых атак. А в сканере кодов Appercut Castom Code Scanner появилась поддержка языков программирования SAP и 1С.

Как отмечает Наталья Касперская: " Завершившийся финансовый год был непростым для отечественной ИТ-индустрии и для экономики страны в целом. Тем не менее, группе компаний InfoWatch в этой непростой ситуации удалось не только не снизить, но и, наоборот, увеличить темпы роста. В первую очередь, благодаря поддержке со стороны наших давних клиентов, а также благодаря новым компаниям, с которыми мы начали сотрудничество в минувшем году." Действительно, в прошедшем году InfoWatch заключила ряд договоров о сотрудничестве с такими компаниями как Huawei, «Диасофт Платформа», российским представительством Palo Auto Networks и «НТЦ ИТ РОСА», что позволит интегрировать средства контроля информационных протоков от InfoWatch в продукты этих производителей. 

При этом Всеволод Иванов, заместитель генерального директора ГК InfoWatch, отметил, что разработанная компанией технология DLP несколько поменяла своё предназначение. Теперь она уже может не просто фиксировать утечки конфиденциальной информации, но позволяет расследовать инциденты с мошенничеством, воровством активов сотрудниками, саботажем, коррупцией и другими. Продукт не только может собрать необходимый набор материалов для эффективного расследования преступлений внутри компании, но также может оперативно обнаружить подозрительную активность сотрудников во время подготовки хищения. В результате, можно резко сократить число административных преступлений и сократить в компаниях-клиентах непродуктивные расходы.

Для решения подобных задач InfoWatch собирается выпустить осенью этого года новую версию Traffic Monitor 6.0, которую уже можно будет оптимизировать под отраслевые модели угроз. Как пояснил Всеволод Иванов, схемы мошенничества и саботажа сильно зависят от отрасли, хотя шаблоны воровства и коррупции универсальны. Поэтому в продукте будут ядро для выявления общеотраслевых инцидентов и модули для таких вертикалей как банки, нефте-газовые и энергетические компании. Собственно, в прошлом году компания уже начала сотрудничество с производителями банковских приложений «Диасофт Платформа» как раз по созданию вертикального решения для банков. 

Кроме того, InfoWatch собирается инвестировать в создание новой компании на базе инжинирингового центра МИФИ, в котором разработали решение для защиты промышленных сетей АСУ ТП. Продукт представляет собой специализированный контроллер шины датчиков и исполнительных устройств, который защищает от атак как со стороны слабо-защищенной промышленной шины, так и со стороны управляющего программного обеспечения - оно традиционно базируется на универсальных операционных системах. Такой контроллер позволяет защитить промышленное оборудование от вывода его в критические режимы эксплуатации, но также может выявить фальшивые исполнительные устройства, установленные злоумышленниками для проникновения в корпоративную сеть предприятия. Новая компания, которая будет заниматься развитием данной технологии, войдёт в ГК InfoWatch. В ближайшее время компания объявит выпуск данного продукта.

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