Zgate 2.0: контроль веб-почты, социальных сетей и интернет-мессенджеров

Zgate 2.0: контроль веб-почты, социальных сетей и интернет-мессенджеров

Компания  SECURIT, ведущий российский разработчик решений для защиты информации от внутренних угроз (IPC), объявляет о выпуске новой версии системы контроля сетевых каналов утечки конфиденциальных данных Zgate 2.0.

Основным  нововведением Zgate 2.0 стала возможность контроля сообщений, посылаемых пользователями с использованием веб-почты, социальных сетей, мессенджеров (например, ICQ), блогов, форумов и других интернет-ресурсов. Для анализа сообщений могут быть задействованы все технологии детектирования, используемые для контроля электронной почты, от проверки формальных атрибутов и заканчивая глубоким лингвистическим анализом или сравнением с базой цифровых отпечатков конфиденциальных документов. Любые сообщения и файлы, переданные пользователями через контролируемые интернет-ресурсы, могут быть помещены в архив для дальнейшего анализа или расследования инцидентов.

Кроме этого, в Zgate 2.0 реализованы новые технологии детектирования конфиденциальной информации, передаваемой за пределы организации. Для детектирования информации, имеющей типовую структуру, например, номера паспортов, телефонов или банковских счетов, в новой версии Zgate добавлена возможность использования шаблонов и регулярных выражений. Также в Zgate 2.0 интегрирована технология цифровых отпечатков (digital fingerprints), которая даёт возможность сравнивать пересылаемую информацию с базой существующих в организации конфиденциальных документов и определять такие данные даже в случае их существенной модификации. Применение шаблонов и цифровых отпечатков совместно с методами лингвистического анализа позволяет минимизировать риск утечки как уже имеющихся, так и вновь создаваемых документов.

Также в числе нововведений Zgate 2.0 поддержка СУБД Oracle Database, возможность настройки сжатия данных в архиве, поддержка приёма и обработки перенаправленного маршрутизаторами сетевого трафика в режиме зеркалирования и другие функции, позволяющие интегрировать Zgate в ИТ-инфраструктуру любой организации.

«Выпуск новой версии одного из наших флагманских продуктов Zgate является для нас серьезным шагом вперед как с точки зрения функциональности конкретного продукта, так и с точки зрения стратегии развития всего продуктового портфеля SECURIT. Теперь DLP-часть нашего комплекса защиты от внутренних угроз представляет собой концептуально законченное решение и позволяет контролировать все возможные каналы утечки конфиденциальной информации, — рассказывает Алексей Раевский, генеральный директор SECURIT. — Также в Zgate 2.0 мы учли многие пожелания наших заказчиков и дополнительно увеличили производительность и возможности масштабирования».

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