Cisco представила систему анализа зашифрованного сетевого трафика Encrypted Traffic Analytics

Cisco представила систему анализа зашифрованного сетевого трафика

Cisco представила систему анализа зашифрованного сетевого трафика

В рамках релиза комплекса Cisco Digital Network Architecture, интенционно-ориентированных сетевых решений, компания Cisco представила модуль Encrypted Traffic Analytics, предназначенный для анализа зашифрованного трафика TLS.

Почти половина кибератак (41%) сегодня маскируются в зашифрованном трафике и остается невидимым для средств защиты, и их число постоянно растет. Используя для анализа потоков данных интеллектуальные средства Cisco Talos и машинное обучение, стало возможным определять сигнатуры известных атак даже в зашифрованном трафике, не расшифровывая его и сохраняя конфиденциальность передаваемых данных. Cisco Encrypted Traffic Analytics позволяет определять следы подозрительной и вредоносной активности в зашифрованном трафике (HTTPS или SMTPS).

Значительная доля мирового интернет-трафика передается по сетям с использованием оборудования Cisco. Компания воспользовалась своим уникальным положением, чтобы предоставить продукт, который позволил бы выявлять аномалии и вредоносную активность в сетевом трафике в режиме реального времени, сохраняя при этом конфиденциальность. По заверениям вендора с точность по обнаружения следов вредоносной активности составляет  99% при уровне ложных срабатываний менее 0,01%.

 Доля зашифрованного сетевого трафика в общем объеме

Cisco Encrypted Traffic Analytics

«Решение Cisco Encrypted Traffic Analytics (ETA) решает проблему сетевой безопасности, долго считавшуюся неразрешимой, — рассказывает Дэвид Геклер (David Goeckeler), старший вице-президент и генеральный менеджер подразделения Cisco по развитию сетей и систем безопасности. — Используя интеллектуальные средства Cisco Talos, Cisco ETA находит известные сигнатуры атак даже в зашифрованном трафике, помогая обеспечивать безопасность при сохранении конфиденциальности».

Cisco ETA будет доступен в продаже в сентябре 2017 года в рамках комплекса Cisco Digital Network Architecture (DNA) и новой линейки Cisco Catalyst 9000. 

В рамках релиза комплекса Cisco Digital Network Architecture, интенционно-ориентированных сетевых решений, компания Cisco представила модуль Encrypted Traffic Analytics, предназначенный для анализа зашифрованного трафика TLS." />

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