Сбер попробовал жить без поддержки Microsoft, Nvidia, VMware

Сбер попробовал жить без поддержки Microsoft, Nvidia, VMware

Сбер попробовал жить без поддержки Microsoft, Nvidia, VMware

По данным «Ъ», в Сбере на прошлой неделе провели учения, сымитировав отключение поддержки Microsoft, Nvidia, VMware, SAP в ИТ-инфраструктуре компании. Подобный сценарий вероятен: американские власти могут ввести ограничения на экспорт ИТ-технологий в Россию, которую они винят в эскалации напряженности на Украине.

По словам репортеров, об учениях в Сбере они узнали из источников в правительстве и на рынке вычислительной техники. Новостному изданию также стало известно, что банк планирует масштабную закупку серверов и систем хранения данных и рассматривает возможность замены оборудования Nvidia отечественными аналогами.

Тем не менее, на вопрос «Ъ» о подготовке к возможным санкциям США в Сбере и других крупных банках не ответили. Представители Microsoft, Nvidia, SAP ситуацию комментировать отказались, Oracle и Intel на запросы не ответили.

Информация о возможной блокировке доступа РФ к поставкам американской электроники просочилась в СМИ в середине прошлого месяца. Как оказалось, в ходе встречи с представителями п/п-отрасли чиновники из Совета национальной безопасности США порекомендовали готовиться к таким мерам, которые могут быть приняты «в случае нападения Москвы на Украину».

Возможность новых санкций беспокоит не только российских бизнесменов, но и правительство. Как выяснили журналисты, в Минцифры тоже прорабатывают различные сценарии реагирования на резкое сокращение импорта электроники и отключение поддержки софта иностранного производства.

Опрошенные «Ъ» представители ИТ-отрасли считают необходимым форсировать импортозамещение в условиях обострения внешнеполитической ситуации. В InfoWatch отметили, что во многих случаях зарубежный софт уже имеет отечественные аналоги, однако для тех, кто еще не приступил к замене систем, резкий переход будет болезненным.

43% использующих ИИ компаний ищут с его помощью уязвимости

Автоматизация рутины по-прежнему остаётся самым популярным сценарием использования ИИ в информационной безопасности. Но рынок постепенно идёт дальше. Как показал опрос «АМ Медиа», проведённый среди зрителей и участников эфира «Практика применения машинного обучения и ИИ в ИБ», почти половина компаний, уже использующих ИИ, применяют его для поиска уязвимостей и анализа защищённости.

Эфир стал продолжением предыдущей дискуссии о роли ИИ в кибербезопасности.

Если раньше речь шла в основном о теории и ожиданиях, то теперь эксперты обсуждали реальные кейсы: как выстроить пайплайн ИИ в ИБ, какие задачи он уже закрывает и какие решения действительно работают у заказчиков.

Судя по результатам опроса, 64% компаний используют ИИ для автоматизации повседневных задач. Но на этом применение не ограничивается. 43% респондентов задействуют его для поиска уязвимостей и усиления защиты. 32% — для классификации и описания инцидентов, что особенно актуально при текущем объёме событий.

Около четверти применяют ИИ для первичного триажа в SOC и автоматизированного реагирования по сценариям. А 14% доверяют ему даже поведенческий анализ в антифроде.

CEO SolidSoft Денис Гамаюнов считает такие цифры закономерными: по его словам, поиск уязвимостей — «вполне нативная задача» для больших языковых моделей. Однако он напомнил о рисках: компании должны чётко понимать, где проходит граница между использованием инструмента и возможной утечкой конфиденциальных данных внешнему провайдеру.

Заместитель генерального директора по инновациям «СёрчИнформ» Алексей Парфентьев также отметил, что результаты выглядят реалистично. По его мнению, к вероятностным алгоритмам в блокирующих средствах защиты пока относятся с осторожностью, а большинство кейсов использования ИИ в ИБ всё же связано с управленческими и вспомогательными задачами.

Более оптимистичную позицию озвучил руководитель группы развития платформы SOC Yandex Cloud Дмитрий Руссак. По его словам, команда с самого начала активно тестировала LLM, а отдельные идеи удалось масштабировать на всю инфраструктуру. В итоге ИИ используется не только для автоматизации, но и для разбора алертов, управления доступами и поиска уязвимостей.

В целом эксперты сошлись во мнении: современные модели всё ещё страдают от нехватки контекста и специализированных знаний. Поэтому внедрять ИИ нужно аккуратно — с пониманием, какие данные он получает, какие доступы имеет и где требуется обязательный человеческий контроль.

Тем не менее тренд очевиден: ИИ в ИБ перестаёт быть экспериментом и всё чаще становится рабочим инструментом — не только для автоматизации, но и для реального усиления защиты.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru