InfoWatch ARMA Стена продемонстрировал производительность 6,2 гбит/с

InfoWatch ARMA Стена продемонстрировал производительность 6,2 гбит/с

InfoWatch ARMA Стена продемонстрировал производительность 6,2 гбит/с

Межсетевой экран следующего поколения (NGFW) InfoWatch ARMA Стена успешно прошел независимое тестирование в формате vendor-agnostic в лаборатории интегратора «Инфосистемы Джет». По результатам тестов NGFW продемонстрировал производительность 6,2 Гбит/с, что достаточно для корпоративных применений.

Для тестирования InfoWatch предоставила версию решения ARMA Стена 4.2, которую в скором времени сменит ARMA Стена 4.4.

Специалисты «Инфосистемы Джет» наблюдали оперативную реакцию инженеров техподдержки, а также слаженность сотрудников всех подразделений InfoWatch, сопровождающих тестирование.

Проект по независимому тестированию решений российских производителей наглядно показывает, что отечественный рынок NGFW развивается. Независимая оценка позволяет разработчикам рассматривать свой продукт в контексте рынка, а заказчикам — выбирать продукт с учетом своих потребностей.

С результатами тестов InfoWatch ARMA Стена (NGFW), а также других российских решений, можно ознакомиться на странице спецпроекта «Инфосистемы Джет» по тестированию межсетевых экранов нового поколения.

На текущей неделе в рамках проекта AM Live пройдут два эфира, посвященных NGFW: «Сравнение российских NGFW» 4 сентября и «Практика внедрения NGFW и вторая волна импортозамещения» 6 сентября.

«Для нас ценность проекта заключается в возможности протестировать работу нашего межсетевого экрана в лаборатории независимого интегратора с прозрачными условиями тестов и профилем трафика, а также оценить результаты относительно других игроков рынка, как это могут сделать заказчики на основе данных «Инфосистемы Джет». Мы показали производительность 6,2 Гбит/с, на момент завершения тестов продукта InfoWatch ARMA это лидирующий результат среди российских решений, представленных в проекте. Это позволяет говорить о том, что InfoWatch ARMA Стена (NGFW) – это продукт с большим потенциалом, который полностью отвечает требованиям корпоративного сегмента», – говорит технический директор InfoWatch ARMA Владимир Садовников.

«В условиях лаборатории, максимально приближенным к реальным, мы протестировали межсетевой экран, получили результаты по текущему функционалу и обозначили дальнейшие точки роста. Особо отмечу глубокие знания коллег из InfoWatch в технологиях обработки сетевого трафика, благодаря которым удалось получить высокие значения производительности. Надеюсь, совместная работа не только позволила продемонстрировать рынку текущие возможности межсетевого экрана, но и повлияет на дальнейшее качественное развитие данного решения», – говорит Евгений Свиридов, архитектор инфраструктуры информационной безопасности «Инфосистемы Джет».

Каждая пятая утечка уже связана с теневым использованием ИИ

Сотрудники всё чаще отправляют рабочие данные в нейросети быстрее, чем службы ИБ успевают понять, что вообще происходит. По данным «Информзащиты», в июле 2026 года уже 20% организаций, столкнувшихся с утечками, хотя бы частично связали инциденты с несанкционированным использованием ИИ. Годом ранее таких случаев было около 12%.

И это не безобидное попросил чат-бота поправить письмо. В публичные ИИ-сервисы загружают договоры, исходный код, внутреннюю переписку, клиентские обращения и техническую документацию.

На веб-интерфейсы нейросетей приходится около 42% подобных инцидентов. Ещё 24% утечек связаны с браузерными расширениями и ИИ-помощниками.

Они получают доступ к вкладкам, истории сессий и cookie, а потом тихо делают то, на что им когда-то нажали «Разрешить». Самостоятельно подключённые API и библиотеки дают ещё 19%, инструменты для программирования — 15%.

Проблема в том, что классические средства защиты часто не видят ничего подозрительного. Домен легитимный, TLS работает, вредоносной сигнатуры нет. Только конфиденциальный документ уже уехал во внешний сервис.

Почти у трети компаний, использующих ИИ, находят хотя бы один API-ключ или секрет в небезопасном месте: конфигурациях, тестовых скриптах, рабочих станциях и Git-репозиториях. Получив такой ключ, атакующий может не только потратить чужой бюджет, но и добраться до подключённых баз данных и RAG-хранилищ.

Дороже всего здесь обходится позднее обнаружение. Инциденты с теневым ИИ в среднем увеличивают ущерб примерно на $670 тыс.

Эксперты советуют начинать не с тотальных запретов, а с инвентаризации сервисов, поиска ключей, контроля расширений и классификации данных. Потому что запретить ChatGPT приказом легко. Гораздо сложнее заметить, что сотрудник уже загрузил туда половину проекта.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru