Смарт Лайн Инк и RuSIEM объявили о реализации интеграции своих решений

Смарт Лайн Инк и RuSIEM объявили о реализации интеграции своих решений

Смарт Лайн Инк и RuSIEM объявили о реализации интеграции своих решений

В результате интеграции решений двух российских разработчиков DLP-комплекс DeviceLock DLP выступает для системы управления событиями информационной безопасности RuSIEM в качестве источника событий информационной безопасности, связанных с доступом пользователя к периферийным устройствам, съемным накопителям, принтерам, каналам сетевых коммуникаций.

DeviceLock DLP позволяет направлять в SIEM-системы оперативную информацию (тревожные оповещения) в реальном времени по протоколам SNMP и SYSLOG, а также дублировать записи журналов событийного протоколирования. Такие тревожные оповещения могут создаваться и направляться в SIEM-системы в результате как разрешенных, так и запрещенных попыток передачи данных по различным каналам сетевых коммуникаций, записи информации на съемные накопители, печати документов на локальные и сетевые принтеры, передачу данных в терминальных сессиях через буфер обмена и т.д.

Более того, DeviceLock DLP позволяет настроить режим тревожных оповещений для передачи оперативной информации в SIEM в реальном времени при выявлении средствами контентного анализа в передаваемых файлах и документах, чатах и электронной почте информации ограниченного доступа. Кроме того, SIEM-системы могут получать информацию о событиях непосредственно из журналов DeviceLock DLP.

Для выполнения интеграции DeviceLock DLP и RuSIEM был выбран способ передачи событий от агентов DeviceLock DLP в RuSIEM через протокол стандарта SYSLOG.

Сотрудник службы информационной безопасности благодаря использованию связки RuSIEM и DeviceLock сможет контролировать передачу корпоративной информации и действия пользователей в реальном времени в комплексе с другими событиями информационной безопасности, обрабатываемыми RuSIEM, отслеживать корреляции между разными типами событий и оперативно разбирать инциденты, связанные с несанкционированными действиями сотрудников. Помимо информации из DLP-системы, в RuSIEM анализируются и отображаются данные из системы обнаружения вторжений (IDS), маршрутизаторов, межсетевых экранов, серверов и автоматизированных рабочих мест пользователей. Широкий горизонт охвата инцидентов упрощает процесс выявления злоумышленников в организации и сбор доказательной базы при проведении служебных расследований.

«В последнее время мы отмечаем повышенный интерес заказчиков и системных интеграторов к интеграции DeviceLock DLP с решениями класса SIEM», — отметил Ашот Оганесян, технический директор DeviceLock. — «В результате интеграции нашего DLP-решения c RuSIEM заказчикам станут доступны зрелые технологии анализа в единой панели SIEM-системы событий для всеобъемлющего спектра каналов передачи данных, контролируемых DeviceLockDLP.»

«Комплексный анализ событий, перехваченных и переданных DeviceLock DLP в RuSIEM, позволит в реальном времени обнаруживать и фиксировать действительно важные инциденты, осуществлять оперативный контекстный поиск по используемым пользователями сетевым сервисам и всевозможным устройствам, анализировать круг общения и движение критических данных в сочетании с анализом других событий информационной безопасности, что безусловно должно повышать эффективность и производительность работы служб информационной безопасности.» — сообщила Олеся Шелестова, генеральный директор RuSIEM.

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