Компания Check Point объявила о выпуске Threat Emulation

Компания Check Point объявила о выпуске Threat Emulation

Новая разработка способна быстро и тщательно проверять подозрительные файлы, выполняя эмуляцию их поведения в системе, чтобы вовремя выявить потенциальную вредоносность и предотвратить проникновение нежелательных компонентов в сеть.  Check Point Threat Emulation немедленно сообщает о вновь обнаруженных угрозах в онлайн-службу Check Point ThreatCloud и эта информация сразу же становится доступна другим клиентам.

 Для того чтобы обойти защиту, киберпреступники прибегают к новым технологиям, а также постоянно видоизменяют уже использованные. Каждый день ими создается и распространяется по сетям в среднем от 70 до 100 тысяч новых образцов вредоносного ПО. В основе традиционных решений, применяемых для борьбы с угрозами, лежит метод обнаружения, то есть уведомления о вторжении в сеть появляются, когда оно уже произошло. Технология Check Point Threat Emulation идет дальше, блокируя новые угрозы и предотвращая заражение. Это позволяет избежать потерь времени и усилий, а также избавляет от множества других проблем, которые часто возникают на стадии лечения.

«Неизвестные ранее уязвимости и эксплойты нулевого дня являются главными направлениями атаки в сегодняшних сетевых средах, — говорит Дорит Дор (Dorit Dor), вице-президент по продуктам компании Check Point Software Technologies. — Это происходит в первую очередь потому, что через них можно легко обойти традиционные средства защиты от вредоносных программ. Организациям часто просто не под силу справиться с огромным потоком угроз. Наш новый программный блейд Threat Emulation не только выявляет вторжения, но и является первым решением, способным предотвратить заражение при начальном контакте. Клиенты получают возможность блокировать неизвестные до этого атаки, прежде чем они станут представлять угрозу безопасности или привычному ходу бизнеса.

Check Point Threat Emulation предотвращает атаки путем тщательной проверки загруженных из Интернета файлов и таких распространенных вложений в сообщения электронной почты, как файлы Adobe PDF и Microsoft Office. Подозрительные файлы открываются в «песочнице» Threat Emulation, и одновременно производится проверка, не инициируются ли при запуске файла какие либо нетиповые действия — например, нештатные изменения в системном реестре, сетевые подключения или системные процессы. Контроль ведется в реальном времени.  Если выясняется, что файл имеет вредоносный характер, он блокируется на сетевом шлюзе. Его сигнатура сразу же направляется в онлайн-службу Check Point ThreatCloud и далее распространяется по шлюзам всех ее подписчиков, автоматически организуя защиту от только что обнаруженной угрозы.

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