Вышел Solar Dozor 7.12 с новым уровнем контроля графической информации

Вышел Solar Dozor 7.12 с новым уровнем контроля графической информации

Вышел Solar Dozor 7.12 с новым уровнем контроля графической информации

ГК «Солар» представила новую версию DLP-системы Solar Dozor с улучшенными инструментами контроля передачи графической информации и визуализацией маршрута движения документа.

Solar Dozor – лидирующая DLP-система на рынке информационное безопасности, широко применяемая ведущими организациями России и СНГ на протяжении нескольких десятков лет. Система оперативно дорабатывается под запросы заказчиков, и способна обрабатывать до 150 млн сообщений в месяц для предотвращения утечек конфиденциальной информации, выявления признаков корпоративного мошенничества и превентивного обнаружения потенциальных угроз.

Новая версия 7.12 пополнилась актуальными функциями – появилась возможность распознавания и блокировки передачи графических данных непосредственно на рабочих станциях сотрудников. Это реализовано на базе технологии оптического распознавания символов (optical character recognition, OCR), которая извлекает текст из файлов основных распространённых графических форматов, таких как bmp, gif, jpg (включая jpeg, jpe, jfif), png, tif/ tiff, а также из изображений pdf-файлов. Анализ содержимого таких файлов теперь осуществляется сразу на агенте, что позволяет более оперативно реагировать на нарушения и блокировать попытки утечки через различные каналы, такие как буфер обмена, съемные носители, файловые хранилища.

Также в обновленном Solar Dozor была усовершенствована система защиты графических файлов от утечек без потери производительности. Технология распознавания графических объектов (банковских карт, паспортов, круглых и треугольных печатей) теперь может работать на серверах с графическими процессорами GPU.  При использовании GPU среднее количество обрабатываемых изображений в секунду увеличилось с 0,1-3 до 55-135 по сравнению с центральным процессором CPU, что делает возможным использовать для обработки графических данных один сервер вместо нескольких. Это позволяет компаниям увеличить скорость работы DLP-системы, сохраняя высокий уровень производительности, а также сэкономить на инфраструктурных затратах.

Кроме того, в версии 7.12 для графических объектов добавлен новый класс защиты: выявление технических чертежей, оформленных по ГОСТу. Эта функция будет важна для организаций, занимающихся проектированием, производством или научно-техническими разработками.

Новая функция визуализации маршрута документа позволяет отслеживать перемещение файлов от одного участника коммуникации к другому через различные каналы. Отчет в графическом виде отображает информацию об отправителях и получателях документа, а также реквизиты сообщений, съемных носителей, принтеров и сетевых ресурсов, связанных с обработкой документа в указанный период времени. Кроме того, отчёт подсвечивает события безопасности, связанные с искомым документом. Маршрут движения является важным инструментом для служб информационной, экономической и внутренней безопасности при проведении расследований инцидентов. Этот маршрут позволяет оперативно выявить участников переписки, источник распространения конфиденциальной информации и путь её утечки.

«В рамках трека импортозамещения, Solar Dozor теперь поддерживает работу сервера и агентов на ОС Астра Linux 1.7 с включенным механизмом мандатного управления доступом, обеспечивая надежную работу в условиях повышенных требований к безопасности обработки конфиденциальной информации. Серверная и агентская части нашего продукта также совместимы с операционной системой Alt Linux 10, одной из наиболее популярных импортонезависимых ОС», – отметил Дмитрий Мешавкин, руководитель продукта Solar Dozor ГК «Солар».

В новой версии также расширен список поддерживаемых российских коммуникационных сервисов и добавлена возможность контролировать обмен информацией через популярный облачный почтовый сервис Яндекс 360.

Значительные изменения коснулись обеспечения безопасности использования продукта в ИТ-инфраструктуре. Так, усилена защита от несанкционированного доступа в систему: добавлена двухфакторная аутентификация и блокировка учетной записи после трех неудачных попыток ввода пароля.

В версии 7.12 продолжили планомерный перевод интерфейса на Angular: обновлены зоны «Пользователи» и «Информационные объекты».

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