InfoWatch развивает лингвистические технологии Traffic Monitor

InfoWatch развивает лингвистические технологии

Российский ИТ-разработчик InfoWatch расширил один из ключевых компонентов своего решения InfoWatch Traffic Monitor - Базу Контентной Фильтрации (БКФ). БКФ является ядром собственной уникальной технологии лингвистического анализа и используется для категоризации информации и детектирования конфиденциальных данных в информационных потоках компании.

Возможности обновленной базы контентной фильтрации отныне позволяют решать задачи как корпоративного, так и государственного масштаба, например, такие как соблюдение исполнения законодательства РФ по борьбе с экстремизмом, коррупционной деятельностью, по противодействию распространению наркотических средств, порнографической продукции и т.п.

Об остроте этих вопросов свидетельствует неумолимая статистика: в период с 2008 по 2009 годы количество экстремистских сайтов в рунете выросло в 5 раз. По данным, опубликованным на сайте Российской газеты, Россия занимает второе место в Сети после США по распространению порнографических сайтов. Ситуация с коррупцией в России тоже оставляет желать лучшего.

Не секрет, что довольно часто нелигитимный контент распространяется сотрудниками компаний за счет работодателя. С этой угрозой и борется InfoWatch Traffic Monitor. Не имеющие аналогов в мире базы контентной фильтрации позволяют регулировать обращение подобной противозаконной информации. Данные БКФ содержат более 4000 терминов, распределенных по таким категориям, как коррупция, наркотики, терроризм, проституция, порнография и др. С помощью этих баз можно выявлять в информационных потоках организации как определенные термины, так и сложные цепочки слов, а также категоризировать полученные данные по областям: например, информация экстремистского толка, данные о коррупционной деятельности, сведения, относящиеся к распространению порнографии, наркотиков и т.п.

При том, что большая часть такого рода информации не создается в организациях специально и не хранится в определенных местах в корпоративной сети, а создается злоумышленниками спонтанно и почти сразу уходит из организации во внешний мир, единственная возможность отследить и пресечь использование ресурсов компании в противоправных целях – анализ информации в режиме онлайн.

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