Анонсирован инструмент, который поможет компаниям соответствовать GDPR

Анонсирован инструмент, который поможет компаниям соответствовать GDPR

Анонсирован инструмент, который поможет компаниям соответствовать GDPR

Code42 анонсировала решение Code42 Forensic File Search, которое поможет организациям упростить соблюдение принятого 25 мая Общего регламента по защите данных (GDPR). По словам компании, этот инструмент позволяет за считанные секунды проводить сканирование активности файлов на всех конечных точках организации. Такой подход ускорит расследование утечек и поможет организациям соблюсти обязательное уведомление об киберинцидентах в течение 72 часов, которое требует GDPR.

«Регулируемые GDPR данные могут оказаться в тех местах, о которых вы даже не подозреваете», — объясняет Виджай Раманатан вице-президент по управлению продуктами в Code42.

«На самом деле, данные постоянно перемещаются за счет того, что сотрудники создают, обмениваются и хранят данные на рабочих компьютерах, ноутбуках и в личных облачных хранилищах. Таким образом, рабочие машины становятся местом хранения личной информации сотрудников, а это уже попадает под контроль GDPR».

Также Раманатан напомнил, что новый регламент требует от компаний обязательного уведомления об утечках и иных киберинцидентах, на что дается 72 часа. Если компания не предоставляет подобную информацию, ее ждут крупные штрафы.

Иными словами, компании теперь полностью зависят от того, насколько быстро им удастся контролировать постоянно перемещающиеся данные.

На помощь в такой ситуации может прийти Code42 Forensic File Search, это приложение собирает метаданные и события на компьютерах сотрудников, затем делает их доступными для поиска через облако.

В случае утечки или потери данных ИТ-команды смогут использовать простую панель поиска, чтобы получить ответы на следующие вопросы:

  • Какие устройства и файлы были затронуты киберинцидентом и когда?
  • Какие файлы были на затронутых устройствах, и, как следствие, теперь скомпрометированы?
  • Какие именно пользователи пострадали, кого из них необходимо уведомить?
  • Были ли затронутые файлы изменены, модифицированы, либо удалены? Если да, то какие?
  • Перемещались ли файлы на другое устройство, в личное облако или внешнее хранилище? Если да, то куда и когда?

Кроме этого, решение Code42 поможет организациям:

  • Получать все текущие и прошлые события с файлами, журналы и метаданные. Сюда входят хеши MD5, диапазоны дат, типы файлов и пути;
  • Поиск версий файлов, что помогает определить, присутствовали ли они на устройстве в конкретную дату и время;
  • Просмотр содержимого этих файлов, что помогает понять, скомпрометированы ли личные и конфиденциальные данные;
  • Идентифицировать все пользователей, у которых есть (или был) доступ к файлам;
  • Сохранить все необходимые файлы (даже удаленные) вместе с контентом.

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