В JMS 3.1.1 расширены возможности автоматического учёта СКЗИ

В JMS 3.1.1 расширены возможности автоматического учёта СКЗИ

В JMS 3.1.1 расширены возможности автоматического учёта СКЗИ

Компания "Аладдин Р.Д." сообщает о выходе новой версии системы учёта и управления жизненным циклом USB-токенов и смарт-карт JaCarta Management System 3.1.1 (далее — JMS). В новой версии реализованы расширенные возможности по автоматизации учёта средств криптографической защиты информации (СКЗИ), улучшена производительность.

JMS — высокопроизводительная корпоративная система, предназначенная для учёта и управления жизненным циклом USB-токенов и смарт-карт, а также сертификатами, пользователями и рабочими станциями. Применение JMS позволяет автоматизировать типовые операции при работе с устройствами разных производителей (JaCarta, eToken, Рутокен), обеспечить гибкую настройку политик использования USB-токенов и смарт-карт, а также даёт возможность централизованно управлять доступом к корпоративным системам.

Основными отличиями JMS v. 3.1.1 от предыдущей версий (3.0) являются:

  • улучшения для функции учёта СКЗИ: 
    • реализовано автоматическое обнаружение программных СКЗИ КриптоПро CSP и ViPNet CSP на персональных компьютерах пользователей; 
    • реализована автоматическая регистрация экземпляров программных СКЗИ КриптоПро CSP и ViPNet CSP в журнале учёта при его обнаружении на компьютере пользователя (дублирование информации исключено); 
    • реализовано автоматическое управление ключевыми носителями, сертифицированными как СКЗИ — для всех этапов их жизненного цикла система генерирует соответствующие события в журнале учёта СКЗИ; 
    • реализован автоматический учёт ключевой информации и ключевых документов для сторонних (полученных извне) сертификатов; 
  • значительно улучшены нагрузочные характеристики сервера — теперь один сервер JMS может обслуживать до 3-х раз больше Клиентов JMS; 
  • прочие улучшения: 
    • реализована визуализация списка рабочих станций, не входящих в домен; 
    • расширены описания ошибок в журнале аудита; 
    • реализован поиск в глобальных группах.

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