Qrator Labs запустил сервис мониторинга интернета Qrator.Radar

Qrator Labs запустил сервис мониторинга интернета Qrator.Radar

Qrator Labs запустил сервис мониторинга интернета Qrator.Radar

Команда Qrator.Radar начала предоставлять сервис, который позволяет в режиме реального времени отлеживать маршруты от конкретной автономной системы для каждого конкретного префикса.

Данный сервис, BGP-Graph – это инструмент, в первую очередь предназначенный для операторов связи, но может использоваться также и любыми другими пользователями Интернета. Предварительный анонс сервиса компания сделала на конференции RIPE 73 в Мадриде. Профессиональное сообщество восприняло новость позитивно. Специалисты операторов связи начали тестировать систему и дали ряд рекомендаций по ее усовершенствованию. В настоящее время доступ к инструменту предоставляется бесплатно.

«Этот сервис прежде всего пригодится операторам связи, то есть владельцам автономных систем. BGP-Graph от Qrator.Radar дает возможность определить обратные маршруты, что зачастую, является трудновыполнимой задачей. Подобный инструментарий необходим при анализе возникающих сетевых аномалий на междоменной маршрутизации», -- комментирует Александр Лямин, основатель и глава QratorLabs.

Qrator.Radar начала предоставлять сервис, который позволяет в режиме реального времени отлеживать маршруты от конкретной автономной системы для каждого конкретного префикса." />

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