Более половины компаний не контролируют используемые сотрудниками программы

Более половины компаний не контролируют используемые сотрудниками программы

Большинство компаний не уделяют должного внимания тому, какие программы и устройства используются внутри их корпоративных сетей. К такому выводу пришли эксперты «Лаборатории Касперского» и независимой компании B2B International в ходе совместного исследования, проведенного в конце 2012 года. По результатам анализа выяснилось, что 57% компаний не применяют специальные средства контроля программ, а 56% не следят за подключением внешних устройств.

Между тем, киберпреступники используют множество уловок для заражения систем. Так, например, вредоносное ПО может встраиваться в популярную программу, и любой сотрудник компании, который запустит ее в корпоративной среде, поставит под угрозу всю IT-инфраструктуру компании. Для предотвращения подобных происшествий должны применяться специальные политики IT-безопасности, контролирующие установку и запуск программ в корпоративной сети. Но, как показало совместное исследование B2B International и «Лаборатории Касперского», 17% компаний либо не знают о технологиях, позволяющих контролировать использование программ, либо не заинтересованы в их использовании.

Схожая ситуация складывается и с контролем использования внешних устройств, в частности, носителей информации: лишь 44% компаний уделяют этому достаточно внимания и используют соответствующие инструменты, в то время как 17% не знают о средствах контроля устройств или не заинтересованы в их использовании. Тем временем, локальные угрозы, например, вредоносные программы, которые распространяется через внешние устройства, все еще более чем актуальны: только за 2012 год защитные решения «Лаборатории Касперского» предотвратили более 3 млрд. локальных попыток заражения компьютера. Предоставление сотрудникам полной свободы в отношении подключения внешних устройств также повышает риск утечки информации.

«Использование инструментов контроля крайне важно для любого бизнеса. Так, ограничение на установку программ обеспечивает дополнительную защиту от вредоносного ПО и повышает продуктивность сотрудников. Контроль использования внешних устройств в корпоративной сети предотвращает несанкционированное подключение устройств, уменьшает вероятность утечки данных, а также помогает предотвратить заражение рабочих станций с внешнего носителя», – отметил Владимир Удалов, руководитель направления корпоративных продуктов в странах развивающихся рынков «Лаборатории Касперского».

Подпишитесь на новости

SECURITM подключила внешние ИИ к данным об ИБ через MCP

Чтобы выяснить, какие высокие риски остались без задач, теперь можно спросить привычного ИИ. SECURITM запустила MCP-сервер: он позволяет внешнему ассистенту обращаться к данным платформы об активах, рисках, задачах и метриках без ручного переноса сведений в чат.

Как сообщает разработчик, это первый MCP-сервер среди российских SGRC/SOAR-систем. MCP — открытый протокол подключения ИИ к внешним инструментам и источникам данных.

Сценарий простой: пользователь спрашивает, какие критически важные активы остались без владельца, кто просрочил задачи или как изменились показатели за месяц. Ассистент находит сведения в SECURITM и собирает таблицу, сводку для руководства или проект плана работ.

Потом запрос можно уточнить — например, сгруппировать просрочки по ответственным. Подключение рассчитано на клиентов с поддержкой MCP. Среди вариантов разработчик называет GigaChat, решения Яндекса, Claude, ChatGPT, Cursor и локальные модели с соответствующей интеграцией. Настройка зависит от выбранного инструмента.

Сервер работает только на чтение: ИИ не сможет переписать риски или закрыть неудобные задачи, чтобы отчёт выглядел бодрее. Для подключения используется отдельный MCP-токен, доступ можно ограничить по IP-адресам.

Функция дополняет встроенного ИИ-ассистента: теперь работать с данными можно и из внешнего ИИ. Она доступна в платных версиях SECURITM — облачной и для установки в инфраструктуре заказчика.

Но порядок в реестрах нейросеть не создаст одним красноречием. Качество ответа зависит от исходных данных и модели, а выводы требуют проверки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru