DLP система InfoWatch внедрена в ЗАО «Райффайзенбанк»

DLP система InfoWatch внедрена в ЗАО «Райффайзенбанк»

InfoWatch Traffic Monitor предназначен для защиты основных каналов утечки информации (HTTP, SMTP, Instant Messengers, сетевая печать) в компьютерных сетях крупных предприятий. Модуль Device Monitor защищает данные на локальных компьютерах корпоративных пользователей (съемные носители информации – CD, DVD, flash, локальная печать).

Система интегрирована с единой консолью управления политиками и инцидентами, а также с единым хранилищем инцидентов.

Различные сценарии реакции на инцидент позволяют блокировать вынос или пересылку информации за пределы компании или оповещать о ней ответственных сотрудников. Копии всех данных, покинувших корпоративную сеть через электронную почту и Интернет, скопированных на сменные носители и отправленных на печать, поступают в специализированное хранилище InfoWatch Storage для возможности последующего ретроспективного анализа информации в случае выявления инцидента, связанного с утечкой данных.

Светлана Белялова, Директор по информационной безопасности ЗАО «Райффайзенбанк»: «Для компаний банковского сектора наиболее важны репутационные риски, связанные с утечкой конфиденциальной информации, поскольку репутация – это главный актив финансовой организации. Нет репутации – нет клиентов, нет будущего. На сегодняшний день наиболее эффективными системами защиты чувствительной информации от утечки являются DLP системы.

Мы остановили свой выбор на решении компании InfoWatch, поскольку оно объединяет в себе передовые технологии лингвистический анализа, fingerprints, анализ файловых атрибутов и детектор объектов, которые в комплексе обеспечивают необходимый банку уровень безопасности конфиденциальных данных.

Система InfoWatch позволила осуществить полный контроль за исходящей почтой по каналу SMTP. Качественная категоризация сообщений позволяет обслуживать систему нескольким офицерам безопасности при обработке исходящей почты филиалов Банка со всей России. За полгода промышленной эксплуатации системы были обработаны 369 инцидентов нарушения информационной безопасности».

Светлана Ашкинази, Директор по продуктам компании InfoWatch: «Комплексное решение InfoWatch Traffic Monitor разрабатывалось для защиты конфиденциальной информации компаний от вредоносных действий инсайдеров и достижения совместимости с положениями государственных и отраслевых нормативных актов. Это два основных аргумента в пользу внедрения DLP решений на предприятиях финансового сектора. Наш продукт позволит «Райффайзенбанку» обеспечить всесторонний контроль над обращением чувствительной информации в корпоративной среде, минимизировать риски искажения, уничтожения, кражи, утечки и нецелевого использования информационных активов компании - финансовых отчетов, интеллектуальной собственности, приватных записей».

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