AlgoSec BusinessFlow автоматизирует управление политиками безопасности

AlgoSec BusinessFlow автоматизирует управление политиками безопасности

AlgoSec готовит к выходу новый продукт BusinessFlow, автоматизирующий управление политиками безопасности межсетевых экранов для обеспечения взаимосвязи между требованиями к непрерывности функционирования и доступности бизнес-приложений и применяемыми в компании политиками сетевой безопасности.

«Корпоративные приложения являются важнейшей частью бизнес-процессов в организациях, но их управлением и управлением сетевой инфраструктурой занимаются разные подразделениями, между которыми неизбежно возникает пробел во взаимодействии при внесении изменений в настройки бизнес-приложений, сетевые настройки или политики безопасности», – комментирует Авишай Вул, технический директор Algosec. – «BusinessFlow обеспечивает мост взаимопонимания между этими подразделениями, путём трансляции высокоуровневых требований бизнес-процессов на язык деталей настроек конкретного сетевого оборудования.».

Эффективное управление политиками безопасности бизнес приложений является головной болью практически для любой крупной организации. С BusinessFlow интеграция бизнес-приложений и последующая установка взаимосвязей между ними и политиками сетевой безопасности может быть произведена очень быстро, без риска нарушения доступности и работоспособности самих приложений.

Являясь частью AlgoSec Security Management Suite, BusinessFlow использует мощный аналитический инструмент AlgoSec Deep Policy Inspection и легко интегрируется с AlgoSec Firewall Analyzer для анализа политик и визуализации трафика, а также с AlgoSec FireFlow для активного управления политиками безопасности межсетевых экранов.

Основной функционал и возможности BusinessFlow:

  • Центральная, обновляемая база данных требований бизнес приложений и услуг к сетевым услугам и соединениям, с возможностью углубиться on-line в данные до уровня правила в конкретном межсетевом экране;
  • Автоматический перевод заявок на подключение услуг и бизнес приложений в технические детали для изменений в межсетевом экране;
  • Автоматический расчёт влияния изменений топологии и конфигурации сетевой инфраструктуры на приложение/услугу (к примеру, при осуществлении миграции сервера);
  • Безопасное удаление правил в межсетевом экране, в которых нет больше потребности (к примеру, в результате вывода приложения из эксплуатации);
  • Интеллектуальное выявление взаимосвязей (mapping) правил и политик межсетевых экранов с бизнес услугами и приложениями;
  • Полный аудит соединений бизнес-услуг и приложений (connectivity audit trail).

BusinessFlow будет доступен в России и в мире первом квартале 2013 года.

В 2025 году спрос на ИИ-кадры в России возрос на 17%

По данным J’son & Partners Consulting, потребность российской экономики в специалистах в области ИИ в среднем на 5% превышает число предложений на рынке, и в ближайшие годы этот разрыв будет только увеличиваться.

В 2025 году аналитики зафиксировали рост спроса на подобные кадры на 17% — до 199 тыс. вакансий против 170 тыс. в 2024-м. Примечательна также такая цифра: в 2020-2025 годах доля спроса на ИИ-кадры в общем объеме потребности в ИТ-кадрах увеличилась почти в два раза.

Количество ИИ-экспертов в стране сейчас, по оценкам, составляет 100-120 тысяч (+15% в сравнении с 2024 годом). Из них 1-3 тыс. — это ML-инженеры, остальные — специалисты по созданию и интеграции ИИ-решений.

Основная причина разрыва между спросом и предложением — стремительное освоение ИИ-технологий. В России это происходит в рамках Национальной стратегии по развитию ИИ.

Системы образования не успевают приспосабливаться к новшествам: по оценкам, на перестройку учебных программ и процессов в таких случаях требуется от 7 до 10 лет. За это время требования к компетенциям выпускников успеют смениться несколько раз.

Российские вузы, колледжи, школы демонстрируют готовность адаптироваться к изменениям. Руку помощи им в подготовке востребованных кадров протянули крупные представители ИТ-отрасли, а государство при этом взяло на себя роль медиатора, тиражирующего лучшие практики.

 

В комментарии для «Ведомостей» заместитель гендиректора J’son & Partners Consulting Максим Столповский отметил, что на реализацию программ по подготовке аналитиков больших данных государство уже выделило около 15 млрд рублей. Со стороны бизнеса предполагается софинансирование в объеме не менее 6,4 млрд рублей.

Тем не менее, несмотря на запуск большого количества образовательных программ по ИИ, в том числе бесплатных, рост разрыва между спросом и предложением на этом рынке сохранится как минимум еще 2-3 года.

Основным вызовом в подготовке ИИ-кадров является нехватка преподавателей. В настоящее время эта проблема решается за счет дообучения принятых на работу выпускников смежных профессий.

Столповский считает, что эффективнее было бы привлекать к процессу преподавания профессионалов-практиков из частных компаний. Примеры тому в России уже есть; так, команда экспертов, оказывающих учебным заведениям менторскую помощь в рамках проекта VK Education (более 1100 человек, по итогам 2025 года), пополнилась знатоками ИИ.

Компания «Яндекс» в будущем году собирается предложить вузам помощь в обучении сотрудников применению ИИ в преподавании, научной работе, управлении процессом передачи знаний и практических навыков.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru