Лаборатория Касперского и R-Vision начали технологическое партнерство

Лаборатория Касперского и R-Vision начали технологическое партнерство

Лаборатория Касперского и R-Vision начали технологическое партнерство

Целью партнерства станет совместное и более эффективное противодействие киберугрозам в дистанционных каналах обслуживания. Для этого компании объединили свои решения по распознаванию и предотвращению финансового мошенничества в Интернете: Kaspersky Fraud Prevention Cloud (KFP) и R-Vision Incident Response Platform (IRP).

Интеграция позволит запустить процесс обработки инцидентов информационной безопасности в автоматическом режиме на основе данных, в режиме реального времени поступающих из Kaspersky Fraud Prevention Cloud. Такой подход позволит не просто выявить мошенничество еще до совершения транзакции, но и предпринять необходимые действия для его предотвращения.

 

Схема интеграции Kaspersky Fraud Prevention и R-Vision Incident Response Platform

 

В результате объединения технологий «Лаборатории Касперского» и R-Vision процесс защиты пользователей онлайн-банкинга и платежных систем будет максимально автоматизирован и ускорен за счет регистрации в IRP R-Vision инцидентов, обнаруживаемых средствами платформы Kaspersky Fraud Prevention Cloud в режиме реального времени. Уведомление специалистов о новых обнаруженных угрозах и распределение задач внутри команды по реагированию на инциденты также будет происходить в автоматическом режиме. Кроме того, после обработки каждого инцидента в системе R-Vision IRP обратная связь о нем будет поступать в Kaspersky Fraud Prevention – это позволит совершенствовать распознавание мошенничества с помощью технологий машинного обучения, применяющихся в решении «Лаборатории Касперского». 

«Сотрудничество с «Лабораторией Касперского» откроет для наших клиентов новые возможности по централизованному контролю системы информационной безопасности и оперативному отражению кибератак. Тесная интеграция наших продуктов позволит консолидировать в единой точке входа информацию об угрозах, поступающую из разных источников, а это, в свою очередь, ускорит ответную реакцию на все возможные инциденты. В итоге клиенты экономят свои ресурсы и время, получая при этом защиту более высокого уровня», – поясняет Александр Бондаренко, генеральный директор R-Vision.

«Мы высоко ценим технологическое партнерство с R-Vision: на наш взгляд, это один из самых эффективных способов развития защитных технологий во всех сегментах корпоративных IT-инфраструктур. Кроме того, подобный подход особенно удобен и выгоден для конечных пользователей, которым не приходится продумывать, как интегрировать различные решения внутри одной сети, – подчеркнул Александр Ермакович, руководитель направления Kaspersky Fraud Prevention. – Компания R-Vision обладает передовыми технологиями реагирования на инциденты. Совместно мы сможем повысить эффективность распознавания и предотвращения мошенничества в финансовой среде и не допустить денежных потерь. Уверен, что объединение наших технологий детектирования угроз и оперативного реагирования на инциденты со стороны R-Vision поможет финансовым организациям значительно минимизировать риски».

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