Заказчики просят DLP-системы, но в самом сегменте конкуренция падает

Заказчики просят DLP-системы, но в самом сегменте конкуренция падает

Заказчики просят DLP-системы, но в самом сегменте конкуренция падает

Интерес к системам для борьбы с утечками вырос на четверть. Запрос связан с последними скандальными “сливами”, разговорами о высоких штрафах и “нестабильном” человеческом факторе. При этом разработчиков на рынке стало меньше.

Новейшие угрозы и борьбу с инсайдерами на этой неделе обсуждали на ежегодном московском форуме DLP+. Участники-вендоры говорили о росте спроса ИИ-систем для защиты от утечек на 25%-30%.

DLP (от англ. Data Loss Prevention — предотвращение потери данных или Data Leakage Prevention) — это ПО и “железо”, создающее защищенный цифровой «периметр» вокруг организации. Система анализирует исходящую — а если нужно и входящую — информацию на цифровых и физических носителях.

Интерес к DLP не свалился с неба. Сыграли — рост кибератак, громкие утечки и внимание к ним в прессе, а также планы Минцифры штрафовать бизнес на проценты от оборота.

Отдельная причина — возросший человеческий фактор. Сотрудники сознательно допускают утечку или сами передают данные третьей стороне. В последнее время мотивацией к таким действиям становятся не деньги, а личная позиция.

“Это особенно актуально в период, в том числе, политических изменений, когда человеческий фактор становится одним из серьезнейших векторов модели угроз, — объясняет РБК представитель InfoWatch Алексей Лоза. — Человеком движут те или иные убеждения, которые противоречат интересам организации, это может иметь тяжелые последствия".

На базе искусственного интеллекта строится динамическая модель поведения каждого сотрудника. Отслеживается его виртуальная жизнь в рабочем пространстве: посещение сайтов, переписка по почте и в мессенджерах. Система “запоминает”, какой файл сотрудник отправил на печать, а какой сохранил в облако или на флешку.

О росте спроса на пилотирование DLP-систем говорит и директор Центра продуктов Dozor компании «РТК-Солар» Галина Рябова. По её словам, интерес заметен также со стороны зарубежных консалтинговых компаний, производителей продуктов питания, российских промышленников.

Эксперты инфобеза тоже видят спрос на DPL-системы, но при этом подмечают и структурные изменения рынка. Гендиректор Anti-Malware.ru вёл на форуме дискуссию “Аутсорсинг DPL”. Илья Шабанов видит на российском рынке DPL тенденцию, схожую со сценарием антивирусного сегмента:

“Казалось бы, с уходом зарубежных поставщиков (их доля правда была совсем небольшой) у наших “православных“ и сертифицированных должно открыться новое дыхание, — говорит Илья. — Активность и уровень конкуренции должен был подскочить. А что мы видим?”

Эксперт отмечает скорее обратную тенденцию, наметившуюся еще до февраля 2022 года: рынок консолидируется, уровень конкуренции падает.

“Встроенные в зарубежные ПАКи DLP ушли с рынка. Falcongaze не видно, DeviceLock затаился где-то внутри Акрониса. В итоге остались четыре вендора: “Инфовотч“, “Ростелеком-Солар“, Zecurion и “Серчинформ”.

Илья Шабанов вспоминает относительно новую альтернативу DLP — lite-StaffCop и “Стахановец“.

“Но все же, — добавляет глава Anti-Malware.ru, — это скорее альтернатива, а не прямые конкуренты списку выше".

Яндекс опроверг зависимость своих нейросетей от китайской Qwen

Яндекс опроверг заявление главы Сбербанка Германа Грефа о том, что компания якобы перестала самостоятельно создавать фундаментальные ИИ-модели и теперь дообучает китайскую Qwen от Alibaba. На заседании Совета Федерации 17 июля Греф заявил, что в России осталась только одна полностью отечественная фундаментальная модель — от «Сбера».

По его словам, в основе разработок «Яндекса» теперь лежит Qwen. Такая ситуация главу Сбербанка не радует: для нормальной конкуренции стране, считает он, нужны пять-шесть разработчиков собственных моделей.

В «Яндексе» с этой версией не согласились. В пресс-службе компании заявили, что она продолжает создавать собственные фундаментальные модели, сохраняет полный цикл разработки и не зависит от сторонних решений.

Qwen действительно доступна в Yandex Cloud AI Studio с 2025 года. Однако присутствие китайской модели на облачной платформе ещё не означает, что Яндекс посадил на неё всю «Алису» и распустил собственных разработчиков. Компания параллельно развивает семейство YandexGPT, история которого началась в 2023 году. В августе 2025 года была представлена YandexGPT 5.1 Pro.

Заодно Греф оценил российское отставание в области ИИ: примерно год от США и полгода от Китая. Проблема, по его мнению, не в инженерах, а в количестве доступных вычислительных ресурсов.

Для обучения конкурентоспособной модели может потребоваться кластер из 100 тыс. ускорителей Nvidia B200. Его строительство Греф оценил в 1-2 трлн рублей, а трёхлетнюю аренду — более чем в 2 трлн. Для сравнения: в распоряжении Google, по приведённым им данным, находится свыше двух миллионов процессоров, у Microsoft — около миллиона.

Так что спор получился не только о том, чья модель отечественнее. Заодно выяснилось, что даже очень умный ИИ сначала требует совсем не искусственных триллионов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru