Вышел PT BlackBox с новой контейнерной архитектурой и поддержкой HAR-файлов

Вышел PT BlackBox с новой контейнерной архитектурой и поддержкой HAR-файлов

Вышел PT BlackBox с новой контейнерной архитектурой и поддержкой HAR-файлов

Positive Technologies представила обновление PT BlackBox — динамического анализатора защищенности веб-приложений. Новая версия переведена на контейнерную архитектуру под управлением Kubernetes, что делает продукт универсальным для компаний любого размера и адаптируемым к различным типам нагрузки.

Однако автоматическое обновление с версии 2.8 на 3.0 недоступно, поэтому пользователям необходимо выполнить переустановку. При необходимости предусмотрен сценарий миграции данных.

Обновленная архитектура повысила стабильность и скорость сканирования, а также расширила поддержку форматов OpenAPI, включая работу с удаленными ссылками в формате YAML.

«Одним из ключевых достижений PT BlackBox 3.0 стала поддержка HAR-файлов. Это обеспечивает глубокий анализ сложных веб-приложений, особенно одностраничных (SPA), через изучение сетевых запросов, динамически загружаемых ресурсов и взаимодействий. Уже более 400 команд по всей России используют наш продукт, и мы продолжаем совершенствовать его, помогая разработчикам создавать более защищенные веб-приложения», — отметил Сергей Синяков, руководитель продукта PT BlackBox.

Среди значительных улучшений также появилась новая платформа аутентификации пользователей с поддержкой единого входа (SSO) по протоколу OpenID, что упрощает управление доступом.

Дополнительные изменения включают:

  • Расширенный анализ всех уровней домена (поддомены, папки, пути);
  • Полностью переработанный тип проверки «Внедрение SQL-кода на основе ошибок». Анализатор теперь имитирует атаки, позволяя выявлять уязвимости, которые могут привести к утечке данных.

PT BlackBox 3.0 продолжает совершенствоваться, предоставляя разработчикам современные инструменты для защиты веб-приложений.

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