Анализ рынка информационной безопасности в России

Базы данных — ценный актив любой компании, и именно они чаще всего становятся целью злоумышленников. Утечки данных из СУБД несут финансовые и репутационные потери, а регуляторы ужесточают требования к их защите. Анализируем рынок систем защиты баз данных и актуальные решения российских вендоров.

ИИ в кибербезопасности встраивается в разные процессы, но его роль почти везде одна: автоматизация и повышение эффективности защиты. Чем глубже он проникает в средства защиты информации (СЗИ), тем больше вопросов к его работе. Как компании используют ИИ и что он даёт на практике — дальше в статье.

Концепция ZTNA реализует принцип «никому не доверяй — всё проверяй», обеспечивая непрерывную верификацию пользователей, устройств и трафика. В условиях продолжающейся цифровизации и усиления киберугроз решения сетевого доступа с нулевым доверием становятся необходимостью.

Вместе с развитием технологий Threat Hunting постепенно смещается от ручного анализа к более автоматизированным моделям работы с данными. Расширяется объём доступной телеметрии, повышаются скорость обработки информации и точность выявления аномалий. Как всё это работает сегодня — далее в статье.

RASP (Runtime Application Self-Protection) — относительно новая для РФ технология. Однако инструменты самозащиты приложений во время выполнения незаменимы для сценариев, где традиционные средства ИБ, обеспечивающие поиск уязвимостей, недостаточно эффективны.

До сих пор 85–90 % российских компаний, у которых есть инфраструктура открытых ключей (PKI), пользуются центром сертификации AD CS от Microsoft. А ведь это — не только удобство и безопасность, но и точка отказа для всей аутентификации по цифровым удостоверениям. Какие есть отечественные альтернативы?

Сканеры уязвимостей давно стали привычным инструментом для специалистов ИБ, а также источником данных для различных средств защиты. Сейчас сканеры безопасности для анализа защищённости информационных систем предлагают не только ИТ-гиганты, но и менее известные на российском рынке игроки.

В инфраструктурах с высокой степенью автоматизации управление секретами становится отдельной задачей, включающей хранение, ротацию и разграничение доступа. Отсутствие централизованного подхода приводит к фрагментации и снижению уровня ИБ. Какие системы закрывают эти задачи, рассмотрим в статье.

Динамическое тестирования (Dynamic Application Security Testing, DAST) позволяет находить уязвимости сразу после развёртывания приложения в тестовой среде. Использование этого метода помогает оценить безопасность приложения в условиях, близких к реальным, уменьшив риски утечки данных и сбоев.

Традиционно решения класса SAST применяются для раннего выявления уязвимостей в исходном коде. Анализ выполняется без запуска приложения и используется на этапах разработки. Однако функциональность современных SAST этим не ограничивается. Рассмотрим, какие функции сегодня реализуют такие решения.