Leta IT-company предлагает услугу «Предпроектный DLP-консалтинг»

Leta IT-company предлагает услугу «Предпроектный DLP-консалтинг»

...

Leta IT-company объявила о расширении линейки сервисов по защите конфиденциальной информации от утечки и перемещений (DLP). Новый пакет услуг «Предпроектный DLP-консалтинг» позволяет устранить причины, по которым до 90% внедрений DLP-систем не достигают ключевой цели – предотвращения утечки информации, говорится в сообщении Leta. Новые услуги универсальны, то есть применимы независимо от отраслевой принадлежности и масштабов деятельности организации, а также от используемых DLP-продуктов.



Современные DLP-системы стали одним из основных строительных блоков ИБ, однако у участников рынка сложилось ошибочное понимание логики внедрений, не соответствующее роли DLP-решений, считают в Leta IT-company. Так, его создание рассматривается как типовая задача, не предусматривающая глубокого конфигурирования всех модулей, каких-либо вмешательств в алгоритмы их работы и тонкой доводки решения. Этот подход, ставший традиционным для российского рынка, обычно не предусматривает различные виды анализа уровней секретности документов и мест их хранения, проработку вариантов реагирования на возникающие инциденты и решение других подобных задач предпроектной настройки, отметили в Leta.

Более того, весь массив конфиденциальных документов фактически рассматривается как единый и, соответственно, к нему применяется одинаковый набор правил обработки. При переводе системы в штатный режим эксплуатации это многократно увеличивает объем инцидентов и усложняет их разбор, создавая препятствия нормальному ходу бизнес-процесов и избыточную нагрузку на офицеров безопасности и сотрудников бизнес-подразделений. Типичным следствием этой ситуации становится отказ от индивидуального разбора инцидентов в режиме реального времени и перевод DLP-системы в режим мониторинга, фиксирующий но не препятствующий несанкционированному перемещению конфиденциальной информации.

Новый пакет услуг «Предпроектный DLP-консалтинг» позволяет полностью устранить все вышеуказанные проблемы. Работы направлены на взаимную «настройку» среды организации и возможностей DLP-системы с целью ее максимальной интеграции с бизнес-процессами. Leta выделяет три ключевые этапа предпроектного DLP-консалтинга: идентификация конфиденциальной информации, мест ее хранения и маршрутов движения по организации; категорирование конфиденциальной информации по ее важности для компании и возможным последствиям в случае утечки, а также определение для каждой категории оптимальных технических политик ее обработки в DLP-системе; разработка и фиксация в нормативных документах организации процедур расследования инцидентов перемещения конфиденциальных данных и регламентов поведения в предусмотренных и спорных ситуациях. В соответствии с методикой Leta IT-company, по этим данным при внедрении DLP-решения любого вендора может быть выполнена оптимальная настройка DLP-системы, при этом достигается правильное взаимоувязанное распределение информации по уровням конфиденциальности и «жесткости» реакции.

Так, например, инциденты с критически важной информацией могут потребовать принятия решения в режиме реального времени, для менее ценных данных система может разрешить выполняемую операцию, но потребовать ее обязательного анализа в отведенное регламентом время. Наконец, для еще менее ценных сведений контроль может быть сведен к просмотру статистических отчетов.

Правильная настройка системы распознавания защищаемых материалов требует предварительного анализа того, какую информацию используют в компании при решении тех или иных задач. При этом в рамках пакета услуг «Предпроектный DLP-консалтинг» для клиента нет необходимости «открывать» консультанту свои конфиденциальные данные. Leta построила этап категорирования таким образом, что идентификация пула конфиденциальных документов не требует непосредственного доступа ко всему массиву конфиденциальной информации – консультанты оперируют лишь обобщенными классами документов (например, «Информация о клиентах», «Финансовые данные», «Планы разработки продуктов» и т.п.), знакомясь только с шаблонами документов.

«Мысль о том, что DLP-системы создаются для надежного предотвращения утечек конфиденциальной информации с учетом ее ценности для организации кажется абсолютно банальной, ведь именно так эти системы всегда позиционировались. Но сказать – не значит сделать, – подчеркнул Андрей Конусов, генеральный директор Leta IT-company. – В действительности в большинстве компаний внедрение проходит по “техническому сценарию” без допроектной аналитической подготовки и настройки. В итоге, системы DLP, работая преимущественно в режиме мониторинга, не выполняют основную свою функцию – не предотвращают утечку, а лишь фиксируют, что она состоялась». По его словам, пакет «услуг предпроектного DLP-консалтинга позволяет добиться главного и наиболее важного для бизнеса результата – предотвратить утечку критичных конфиденциальных документов, сохраняя оптимальный баланс между занятостью сотрудников служб ИБ и вмешательством в бизнес-процессы организации».

Источник

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