В DLP-систему КИБ СёрчИнформ добавлена интеграция со СКУД

В DLP-систему КИБ СёрчИнформ добавлена интеграция со СКУД

В DLP-систему КИБ СёрчИнформ добавлена интеграция со СКУД

Компания «СёрчИнформ» выпустила обновление DLP-системы «Контур информационной безопасности СёрчИнформ», которое поддерживает интеграцию со СКУД (системы контроля и управления доступом). Решение обеспечивает полноту отчетов о соблюдении графика работы и режима доступа, принятых в компании.

Новая функциональность дает возможность сопоставить учетные записи СКУД с учетными записями Active Directory и, как итог, обнаружить сотрудников, которые, например, появляются на работе вовремя, но проводят несколько часов за разговорами и кофе. Интеграция упрощает контроль за рабочей дисциплиной и помогает установить все обстоятельства при расследовании инцидентов. 

Данные из DLP-системы и СКУД объединяются в отчетах модуля ProgramController: «Опоздания сотрудников», «Ранние уходы», «Журнал рабочего времени», «Посещение сотрудников», «Табель рабочего времени». Сопоставление данных выявляет два типичных сценария нарушений рабочего регламента. Первый – отсутствие данных о времени прихода/ухода в базе СКУД при нормальной активности за рабочим компьютером. Второй – отсутствие действий за ПК при фиксации времени прихода/ухода в СКУД.

«Новая возможность «КИБ СёрчИнформ» – это не просто еще один инструмент дисциплинарного контроля. Мы постепенно дополняем наше решение функциями, не свойственными «классическим» DLP-системам. Цель в том, чтобы максимально автоматизировать и централизовать работу ИБ-служб, – отметил ведущий аналитик компании «СёрчИнформ» Алексей Парфентьев. – Один из наших клиентов поделился подробностями инцидента, когда сотрудники «дежурили» друг за друга в отделе. Сотрудник собирал у коллег пропуска, отмечался в СКУД за всех, авторизовался в системе «за себя и за того парня» и имитировал активность. Коллеги даже не появлялись на рабочем месте. 

Добавление новых источников данных в «Контур информационной безопасности СёрчИнформ» позволяет ИБ-специалисту наблюдать не только действия за компьютером, но и видеть то, что происходит вокруг. Недавно мы добавили функцию видеофиксации событий в поле обзора веб-камеры компьютера, теперь – интеграцию с базами данных СКУД. Все это помогает сотрудникам службы безопасности составить полную картину инцидента как по цифровым следам, так и буквально по «уликам» в офисном пространстве».

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