Лишь 41% российских компаний обезличивает данные

Лишь 41% российских компаний обезличивает данные

Лишь 41% российских компаний обезличивает данные

Как показало исследование ГК «Гарда», технологии обезличивания не используют в 59% опрошенных компаний. При этом бизнес заинтересован в минимизации ущерба от утечек данных на фоне усиления ответственности за такие инциденты.

Маскирование обеспечивает безопасность данных, снижает затраты на обслуживание и ускоряет бизнес-процессы, связанные с передачей данных. Как показал опрос, респонденты признают эффективность данных технологий защиты данных.

Чаще всего обезличивание требуется компаниям для безопасной передачи различных сведений подрядчикам или партнерам – это отметили 42% опрошенных, а еще 32% сказали, что технология необходима им для соответствия требованиям регуляторов.

Среди тех, кто пользуется инструментами маскирования и обезличивания данных каждый пятый (21%) полагаются на ПО собственной разработки, 17% маскируют информацию с помощью специализированных решений, а 12% обезличивают данные встроенными средствами СУБД. Решения с открытым кодом не применяет никто из участников опроса.

Половина участников опроса в качестве критерия выбора указала соответствие требованиям регуляторов. Также значимыми факторами были названы использование собственных алгоритмов (19%), а также быстродействие и возможность демаскирования (по 13%).

Участники опроса предпочитают локальные и гибридные варианты распространения ПО для маскирования данных (по 41%). Облачные версии предпочли лишь 18% респондентов.

«Обезличивание данных ‒ процесс на стыке зоны ответственности трех подразделений: ИБ, разработка и ИТ. При развитии комплекса “Гарда Маскирование” мы учитываем интересы всех трех сторон, ‒ комментирует Артемий Новожилов, архитектор систем информационной безопасности группы компаний «Гарда». ‒ Информационная безопасность получает гарантированное маскирование без возможности восстановления исходных данных, разработка выигрывает за счет высокой скорости и качества получаемых синтетических данных, а ИТ-отделы ценят простоту внедрения и поддержки решения и отсутствие влияния на работоспособность СУБД».

ГК Солар запатентовала технологию выявления ботов на уровне HTTPS

ГК «Солар» получила патент на технологию, которая помогает автоматически отличать опасные бот-запросы от действий реальных пользователей ещё на этапе подключения к веб-серверу. Патент был выдан Роспатентом 27 ноября 2025 года. Речь идёт о механизме анализа HTTPS-соединений, который оценивает вероятность того, что запрос был отправлен ботом.

В основе разработки — математическая модель, обученная на статистике поведения легитимных пользователей и автоматических скриптов. Если система считает запрос подозрительным, пользователю предлагается пройти дополнительную проверку. Если нет — соединение устанавливается без задержек.

Подход позволяет отсеивать нежелательную активность до загрузки страницы, не перегружая сайт и не мешая реальным посетителям. Это особенно актуально для интернет-магазинов и других онлайн-ресурсов малого и среднего бизнеса, где даже кратковременные сбои могут напрямую отражаться на выручке.

По оценке разработчиков, технология помогает бороться сразу с несколькими распространёнными проблемами. Среди них — автоматизированный сбор данных, когда боты массово выгружают информацию о товарах и ценах, искажают аналитику и создают почву для мошенничества. Также система позволяет выявлять накрутку кликов и просмотров, автоматические переборы логинов и паролей, разведку перед атаками и попытки перегрузить сайт бот-DDoS-трафиком.

Как поясняют в «Соларе», ключевая идея заключалась в том, чтобы анализировать не содержимое запроса, а его технические параметры, характерные именно для автоматических инструментов. Такой подход остаётся эффективным даже в условиях, когда боты всё лучше маскируются под поведение обычных пользователей.

По словам директора продукта Solar Space Артёма Избаенкова, сегодня на ботов приходится уже более половины мирового интернет-трафика, и значительная часть этой активности связана с вредоносными сценариями. Использование нейросетевой модели позволяет снизить влияние человеческого фактора и повысить точность фильтрации.

Руководитель направления развития облачных технологий ГК «Солар» Дмитрий Лукин отмечает, что разработка выросла из практических задач защиты заказчиков. Основной целью было научиться отсеивать замаскированных ботов на самом раннем этапе, ещё до обработки запроса веб-приложением. После тестирования и доработки модель легла в основу патентованного решения.

В компании добавляют, что технология уже применяется в линейке решений Solar Space — как в облачном формате, так и в развёртываниях on-premise.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru