Новая совместная разработка ContentKeeper и «Лаборатория Касперского»

Новая совместная разработка ContentKeeper и «Лаборатория Касперского»

ContentKeeper Technologies, глобальный лидер, поставляющий масштабируемые решения по интернет-фильтрации и безопасности, объединил усилия с «Лабораторией Касперского» для создания интегрированной системы фильтрации интернет-контента и антивирусной защиты, которую представляет сегодня российским предприятиям через своего ключевого партнера в регионе компанию SoftBCom.  

Это решение, соединяющее лидирующий и завоевавший высокое доверие пользователей антивирусное ядро с глобальной признанной системой фильтрации интернет-контента «ContentKeeper Web», позволяет реализовывать масштабируемый контроль над доступом к интернету и защиту от разнообразного вредоносного содержимого, распространяемого через Web.
«Лаборатория Касперского» является авторитетным мировым брендом, поставляющим самые современные технологии защиты от разнообразных интернет-угроз, включая вирусы, спам, фишинговые атаки и шпионские программы. Она известна высочайшей скоростью обнаружения и молниеносной реакцией на новые возникающие угрозы.

«Сотрудничество с «Лабораторий Касперского» дает нам возможность предлагать все те качества, свойственные известному, уважаемому и высоконадежному бренду и его технологиям, которые обеспечивают защиту от разнообразных интернет-угроз, и мы с большим удовольствием представляем это решение российскому рынку», - говорит Маниш Кумар (Manish Kumar), глава ContentKeeper в области продаж и маркетинга. - «Предприятия могут использовать достоинства комбинированного решения по фильтрации интернет-контента и защите от вирусов, поставляемого на масштабируемой и надежной платформе. Это поможет им противостоять многосторонней природе угроз, связанных с использованием интернета».

Это комбинированное решение применимо для предприятий всех масштабов, от крупных до средних и малых. В совокупности с быстрой и эффективной фильтрацией контента и контролем доступа к интернету, оно осуществляет сканирование потока данных в реальном времени для обнаружения и удаления вирусов, червей, троянских программ и другого вредоносного кода, который в составе интернет-трафика проходит через большинство типов прокси серверов.

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