Balabit выпустила Blindspotter

Balabit представил продукт для поиска аномалий в поведении пользователей

Balabit представил продукт для поиска аномалий в поведении пользователей

Венгерская компания Balabit объявила о выпуске нового продукта Blindspotter, который предназначен для выявления аномалий в поведении пользователей. Предполагается, что эти аномалии вызваны либо деятельностью вредоносного ПО, либо перехватом идентификационной информации - в любом случае целью этой деятельности является детектирование неизвестных, а, возможно, и целенаправленных атак.

Blindspotter - это программный комплекс, который может получать информацию из различных источников: коллектора системных журналов Syslog-NG или построенного на его основе программно-аппаратного комплекса Syslog-NG Store Box, аналитических инструментов SIEM, модулей аутентификации пользователей или каталогов LDAP. Продукт впервые был представлен на выставке InfoSecurity в Лондоне в прошлом году, а сейчас стал доступен для коммерческого заказа в том числе и в России.

Система оценивает такие параметры пользовательской активности как время подключения, адреса доступа, скорость работы с клавиатурой, параметры операционной системы, используемые серверы и приложения, производительность. В частности, если человек слишком быстро набирает ответы или ему требуется очень мало времени на анализ информации, то у системы может возникнуть подозрение, что работает программный робот. Эти параметры анализируются и визуализируются для того, чтобы администраторы безопасности могли выявились и расследовать аномальное поведение пользователей, такое как запуск необычных для них программ или вход в систему в необычное время. В частности, с помощью Blindspotter можно определить момент, когда под именем одного пользователя в системе авторизовался другой, когда легальный пользователь начал злоупотреблять полномочиями и собирать сведения для организации их утечки, или когда легальный системный администратор случайно запустил вредоносный скрипт. Причём, продукт фиксирует такие события в реальном времени и сообщает о их обнаружении администратору безопасности.

По словам Питера Джанджоши, менеджера Balabit по Blindspotter, этот продукт задумывался как средство управления различного типа операционными рисками. То есть теоретически его можно использовать для выявления подозрительного поведения клиентов, для чего достаточно получать сведения из специализированных приложений, таких как CRM или службы технической поддержки. В результате, можно будет выявлять различные виды мошенничества со стороны клиентов и оценивать риск проведения несанкционированных операций. Продукт позволяет разрешать постепенные, но не опасные отклонения в поведении, а вот сильные и опасные - блокировать. "Если вы не можете определить насколько опасны действия пользователей, то лучше поставить для них пониженный приоритет," - рекомендует Питер Джонджоши.

По его словам Blindspotter будет развиваться как платформа для построения решения управления рисками. Со временем планируется предложить партнёрам разработать модули взаимодействия с продуктом, которые как раз и позволили бы добавлять в систему сведения из различных приложений. API не будет открытым, но партнёры смогут получить к нему доступ и реализовать взаимодействие со своими продуктами. Прежде всего такой продукт может быть востребован в финансовой индустрии или для обеспечения непрерывности бизнеса, то есть в тех компаниях, которые сильно зависят от работоспособности ИТ-системы и имеют много пользователей.

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