Спрос на внедрение DLP-решения InfoWatch Traffic Monitor вырос на 20 %

Спрос на внедрение DLP-решения InfoWatch Traffic Monitor вырос на 20 %

Спрос на внедрение DLP-решения InfoWatch Traffic Monitor вырос на 20 %

Группа компаний (ГК) InfoWatch отмечает рост числа проектов внедрений решения для предотвращения утечек конфиденциальной информации и защиты бизнеса от внутренних угроз (DLP-системы) InfoWatch Traffic Monitor на 20 % в 2017 году. Кроме того, в два раза увеличился спрос на обновление до последней версии DLP-продукта со стороны действующих клиентов InfoWatch.

«В 2017 году мы расширили присутствие на ключевых зарубежных и российских рынках сбыта, открыв локальные представительства полного цикла на Ближнем Востоке и в Юго-Восточной Азии и офисы в Иннополисе и Тюмени, — отметил директор по продажам InfoWatch Константин Левин. — Прямое взаимодействие с заказчиками и активное сотрудничество с партнерами существенно увеличили клиентскую базу, а интерес постоянных клиентов к обновлениям продукта считаем одним из главных признаков доверия к решениям компании».

 

Более 90 % реализованных в 2017 году проектов InfoWatch Traffic Monitor пришлось на девять отраслей. Доля потребителей из числа организаций промышленного сектора увеличилась за год в два раза, в результате производственные компании стали главным потребителем флагманских решений InfoWatch – на них пришлось около четверти всех реализованных проектов. Помимо компаний промышленного сектора, выросло число заказчиков внедрений DLP-системы InfoWatch в финансово-кредитной и нефтегазовой отрасли, сферах торговли, строительства и информационных технологий, в то время как снизились доли проектов в государственном секторе, энергетическом комплексе, сфере логистики и транспорта.

Константин Левин добавил, что заказчики все чаще пользуются решениями «под ключ» — персонализированными с учетом потребностей и особенностей бизнес-процессов клиента продуктами с последующей технической поддержкой. Он подчеркнул, что компания предоставляет широкий спектр услуг полного цикла: от аудита информационной безопасности организации и оказания консультативных услуг до пилотирования и полноценного внедрения решения в инфраструктуру заказчика, а также обеспечения непрерывной сервисной поддержки.

Минцифры создаст полигон для тестирования систем с ИИ на безопасность

Минцифры планирует создать киберполигон для тестирования систем с искусственным интеллектом (ИИ) на безопасность. В первую очередь речь идёт о решениях, предназначенных для применения на объектах критической инфраструктуры, а также о системах с функцией принятия решений.

О том, что министерство ведёт работу над созданием такого полигона, сообщил РБК со ссылкой на несколько источников.

Площадка будет использоваться для тестирования ИИ-систем, которые в дальнейшем должны пройти сертификацию ФСТЭК и ФСБ России. Это предусмотрено правительственным законопроектом «О применении систем искусственного интеллекта органами, входящими в единую систему публичной власти, и внесении изменений в отдельные законодательные акты».

Документ вводит четыре уровня критичности ИИ-систем:

  • минимальный — влияние на безопасность отсутствует или минимально;
  • ограниченный;
  • высокий — относится к системам, используемым на объектах критической информационной инфраструктуры;
  • критический — системы, способные угрожать жизни и здоровью людей или безопасности государства, а также автономные комплексы, принимающие самостоятельные решения.

Определять уровень критичности будет Национальный центр искусственного интеллекта в сфере госуправления при правительстве. Эта же структура займётся ведением реестра сертифицированных ИИ-систем.

Конкретные требования к сертификации планируется закрепить в отдельных нормативных документах, которые пока находятся в разработке. На текущем этапе единственным обязательным условием является включение программного обеспечения в реестр Минцифры.

По данным «Российской газеты», распространять новые требования на коммерческие ИИ-решения не планируется. При этом в аппарате первого вице-премьера Дмитрия Григоренко пояснили, что ключевая цель законопроекта — снизить риски применения ИИ в сферах с высокой ценой ошибки, включая здравоохранение, судопроизводство, общественную безопасность и образование.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru