Traffic Inspector научился расшифровывать HTTPS трафик

Traffic Inspector научился расшифровывать HTTPS трафик

Traffic Inspector научился расшифровывать HTTPS трафик

На конец 2016 года количество сайтов, использующих протокол HTTPS, достигло отметки в 32%, к 2018 году доля таких сайтов в общем трафике превысит 50%. Пока администрация ресурсов заботится об их безопасности, корпоративные сети столкнулись с невозможностью мониторинга зашифрованного трафика.

С целью детального анализа посещаемых веб-страниц, защищенных с помощью протокола HTTPS, в новую версию российского межсетевого экрана Traffic Inspector разработчики интегрировали дешифратор. Глобальное обновление решает все проблемы с анализом HTTPS трафика, открывая дополнительную функциональность для обеспечения безопасности сети.

В качестве алгоритма фильтрации используется технология man-in-the-middle (MITM). Каждая, запрошенная с клиентского компьютера HTTPS-страница, с использованием открытого ключа изначально расшифровывается на стороне сетевого экрана. Затем к уже расшифрованному контенту применяются установленные на сетевом экране фильтры. Данные зашифровываются и уже «очищенный» ресурс передается на сторону клиентского компьютера, где проходит его повторная дешифровка.

В Traffic Inspector предусмотрен спектр инструментов для продуктивной фильтрации зашифрованного трафика:

  • Адаптивная фильтрация по различным критериям: по URL-адресу, типу контента, принадлежности сайта к конкретной категории (обширный список возможных видов информационных ресурсов уже предустановлен), по вхождению строки.
  • Делегирование групп пользователей с возможностью применения HTTP-фильтров для защищенного HTTPS-трафика.
  • Отображение HTTPS-ресурсов в окне сетевой статистики.
  • Улучшенные алгоритмы экспорта отчетов.

В новой версии также расширена функциональность механизма идентификации по SMS. Теперь веб-портал позволяет проходить идентификацию в Единой системе идентификации и аутентификации (ЕСИА). Обновленный Traffic Inspector включает и инструменты для блокировки сетевых вложений по MIME-типам.

Traffic Inspector с фильтрацией HTTPS соответствует Требованиям к межсетевым экранам ФСТЭК России от 1 декабря 2016 года.

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