Гибридные технологии в борьбе с кризисом

Гибридные технологии в борьбе с кризисом

...

2 июня в Москве прошел круглый стол на тему «Системы защиты конфиденциальной информации в условиях кризиса. Анализ и прогнозы». Офицеры информационной безопасности крупнейших российских компаний поделились опытом работы в условиях кризиса и рассказали о том, как кризис повлиял на лояльность персонала и положение с утечками конфиденциальной информации, какие средства защиты оптимальны в данной ситуации, какие новые каналы утечки данных появляются с развитием информационных технологий и как эти каналы защищать.

Организатором мероприятия выступил экспертный совет DLP-Эксперт при поддержке компании InfoWatch. В круглом столе приняли участие руководители подразделений информационной безопасности таких крупнейших российских компаний, как «Газпром Трансгаз Москва», «Вымпелком», «Мегафон», «РосЕвроБанк», «Cisco Systems» и др.

На заседании были представлены результаты исследования мировых тенденций на рынке систем защиты от утечек конфиденциальной информации (DLP систем), проведенного по заказу DLP-Эксперт аналитическим центром компании InfoWatch. Эксперты пришли к выводу, что кризисная ситуация на мировом финансовом рынке привела к повышению требований к информационной безопасности предприятий в целом и применяемым техническим средствам защиты информации в частности. В связи с этим эксперты прогнозируют развитие «гибридных» систем защиты, которые вероятнее всего будут объединять в одном решении наиболее эффективные технологии борьбы с утечками данных – таких, например, как, цифровые отпечатки, лингвистический и контентный анализ. Пока решений способных предложить такой уровень защиты на рынке нет.

На круглом столе был затронут важный вопрос дальнейшего повышения эффективности систем защиты конфиденциальной информации от утечки. Как отметил один из представителей компании телекоммуникационного сектора, критерии оценки DLP систем могут быть разные, это, например и скорость обработки информации, и качество обработки (например, возможность оффлайн и онлайн мониторинга), и многие другие факторы. Однако необходимо помнить, что за любой утечкой данных или атакой извне стоят люди, поэтому для еще более эффективной борьбы с этой проблемой нужен комплекс организационных и технических мер!

От представителей СМИ прозвучал один из наиболее актуальных сегодня в ИБ вопросов – могут ли DLP системы защитить от утечки персональных данных? Тема стоит остро в связи с обязательностью исполнения компаниями с января 2010 года требований закона «О персональных данных». Эксперты отметили, что DLP системы, будучи частью комплекса мер по обеспечению информационной безопасности, являются одним из наиболее эффективных средств борьбы с утечками конфиденциальной информации, про которое, однако, ничего не сказано в законе. По признанию участников встречи, использование систем защиты от утечек информации вкупе с грамотным выстраиванием политик безопасности предприятия помогут компаниям решить эту проблему. В финале мероприятия члены экспертного совета DLP-эксперт приняли решение подготовить отдельное исследование по защите персональных данных с помощью DLP-технологий.

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