Вышел SearchInform NetworkSniffer 4.5: новые заслоны на пути утечек данных

Вышел SearchInform NetworkSniffer 4.5: новые заслоны на пути утечек данных

Компания «СофтИнформ», представила новую версию своего решения для контроля над утечками данных через интернет – SearchInform NetworkSniffer 4.5. Благодаря множеству усовершенствований новая версия продукта предлагает заказчикам новый уровень защиты их конфиденциальных данных, говорится в сообщении компании.

Так, в новой версии программного продукта реализованы: поддержка перехвата сообщений по протоколам MAPI и Jabber/xmpp — протокол Jabber является одним из самых популярных протоколов мгновенного обмена сообщениями, а MAPI используется большим количеством почтовых программ, таким образом, реализация поддержки этих протоколов позволит контролировать дополнительные каналы потенциальной утечки; перехват файлов, передаваемых пользователями через протоколы мгновенного обмена сообщениями ICQ и MSN; поддержка HTTP-туннелирования для протоколов мгновенного обмена сообщениями — в ряде организаций корпоративные политики безопасности вынуждают пользователей включать в мессенджерах режим передачи сообщений через протокол HTTP, благодаря новому SearchInform NetworkSniffer специалисты по информационной безопасности получат возможность перехватывать переданные таким способом сообщения без изменения настроек брандмауэра и структуры корпоративной сети; интеграция с MS ISA — интеграция с MS ISA, работающим в режиме брэндмауэра, позволяет анализировать защищенный трафик, передающийся между пользователями и ISA, при этом интеграция в корпоративную сетевую инфраструктуру NetworkSniffer, как и других компонентов «Контура информационной безопасности SearchInform», проходит быстро и без изменения архитектуры сети; экспорт писем из Microsoft Exchange Server; индексация почты, хранящейся на сервере Lotus Domino.

SearchInform NetworkSniffer 4.5 также оснащен поддержкой определения пользователей из нескольких контроллеров домена. Благодаря этой функции крупные организации, использующие одновременно несколько доменов, смогут однозначно идентифицировать по доменному имени пользователя, отправляющего информацию по электронной почте, ICQ или Skype. Сделать это можно независимо от используемого почтового ящика, номера ICQ или учетной записи Skype для каждого из доменов. При отправке почты через веб-интерфейс, общении пользователей на форумах, в блогах и социальных сетях такая интеграция особенно актуальна, так как в данном случае это единственная возможность определить, кто из сотрудников отправил информацию, пояснили в «СофтИнформ».

Кроме того, в новой версии SearchInform NetworkSniffer реализованы счетчики производительности. Данная функция позволит контролировать нагрузку на систему защиты от утечек конфиденциальных данных, а настройки, перенесенные в новой версии в XML-файлы, позволят конфигурировать приложение удаленно без применения каких-либо специфических средств и технологий.

В целом благодаря как новым, так и уже давно реализованным в продукте возможностям SearchInform NetworkSniffer позволяет специалистам по информационной безопасности эффективно выявлять сотрудников, распространяющих конфиденциальную информацию через интернет. Как и в предыдущих версиях NetworkSniffer, запатентованная технология «поиска похожих» позволяет использовать для поиска конфиденциальной информации среди перехваченных данных в качестве запроса целые документы и находить даже существенно изменённые инсайдерами файлы с конфиденциальными данными, отметили в «СофтИнформ».

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