Вышло обновление StaffCop Enterprise 3.0

Вышло обновление StaffCop Enterprise 3.0

Вышло обновление StaffCop Enterprise 3.0

Компания «Атом Безопасность», представила свежую версию решения StaffCop Enterprise 3.0 - предназначенного для мониторинга рабочих станций и терминальных серверов с целью предотвращения утечек конфиденциальных данных, расследования инцидентов информационной безопасности, учёта рабочего времени сотрудников и анализа продуктивности их работы за ПК.

Благодаря переработанному ядру и оптимизации механизма генерации отчётов скорость обработки данных увеличилась более чем в 30 раз.  Как и было обещано, разработчики добавили модуль контентного анализа файлов. Так же появилась возможность просмотра удалённого рабочего стола, в любой момент сотрудник отдела безопасности может в живую посмотреть чем занимается тот или иной сотрудник. Эта функция является первым шагом к полноценному  функционалу удалённого администрирования рабочих мест.

Обновлённый агент (endpoint-модуль) теперь работает на более низком системном уровне, что до минимума снижает возможность конфликта с различными службами.

«Благодаря новым функциям StaffCop Enterprise позволяет обеспечить качественно новый уровень выявления и предотвращения утечек конфиденциальных данных, – прокомментировал выход новой версии Дмитрий Кандыбович, генеральный директор компании Атом Безопасность, – в ближайшем будущем мы планируем реализовать функции удалённого администрирования рабочих станций в полной мере, добавить новые каналы контроля потоков информации, а также сделать систему мультиплатформенной.»

Основные нововведения StaffCop Enterprise 3.0:

  1. Оптимизировано ядро StaffCop – кардинально улучшена скорость работы
  2. Оптимизирован механизм составления отчётов
  3. Добавлен модуль контентного анализа файлов
  4. Добавлена функция удалённого просмотра рабочего стола
  5. Появился конструктор графов взаимосвязей
  6. Новая визуализация просмотра скриншотов в виде плитки
  7. Агент стал «умным», благодаря работе на более низком уровне системы обеспечена его бесконфликтность
  8. Добавлен линейный график выявления аномалий поведения пользователей
  9. Добавлена возможность писать свои фильтры на языке Python
  10. Интегрирована функция высвобождения конкурентных лицензий.

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