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".

Российские математики научили ИИ-модели общаться без слов

Российский стартап Mostik разработал способ объединять возможности разных ИИ-моделей без обмена текстовыми ответами. Вместо длинной переписки нейросети взаимодействуют через математические значения во внутренних представлениях.

Обычно ансамбль работает последовательно: одна модель генерирует ответ, а другая получает его на вход.

Это требует времени и вычислительных ресурсов. Метод Mostik позволяет передавать информацию между моделями на более глубоком уровне, помогая небольшой нейросети использовать возможности значительно более крупной.

Для демонстрации команда связала китайскую GLM-5.2 с 753 млрд параметров и компактную Qwen-3.5 на 4 млрд параметров, способную работать на мобильном устройстве.

По утверждению разработчиков, получившаяся система показала результат ровно посередине между исходными моделями, но обошлась в 20 раз дешевле запуска полной GLM.

Ещё одну систему Mostik вывел в лидеры сложного соревнования ARC-AGI 3, предназначенного для проверки способности ИИ решать новые задачи. Подробности команда пока скрывает, чтобы не раскрывать подход до завершения конкурса.

Гендиректор стартапа Саша Малышева считает, что будущее ИИ может принадлежать не одной гигантской модели, а коллективу специализированных нейросетей. Внутри компании этот подход сравнивают с угадыванием веса свиньи: усреднённая оценка группы людей иногда оказывается точнее ответа одного эксперта.

Если технология подтвердит эффективность на разных моделях и задачах, она может повысить ценность открытых нейросетей. Крупную модель получится объединить с небольшими экспертами по медицине, физике или биологии, не заставляя вычислительного монстра выполнять всю работу.

Пока опубликованных технических деталей и независимого воспроизведения результатов нет. Подробнее про проект пишет издание WIRED.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru