ФСТЭК потребует завершения категорирования объектов КИИ в 2019 году

ФСТЭК потребует завершения категорирования объектов КИИ в 2019 году

ФСТЭК потребует завершения категорирования объектов КИИ в 2019 году

Заместитель директора ФСТЭК России Виталий Лютиков прокомментировал вопрос категорирования объектов КИИ и сроков исполнения. На проходящей сегодня конференции SOC Forum было озвучено, что категорирование необходимо завершить до конца 2019 года.

Всего с начала этого года ФСТЭК отклонил данные, поданные по более 600 объектам КИИ. В качестве причины было указано отсутствие обоснования выбранной категории КИИ.

Основными задерживающими процесс организациями являются операторы связи и кредитные организации.

«Отговорки насчет большого количества объектов не принимаются, так как есть крупные предприятия, которые обработали уже более 1000 объектов и разработали необходимые собственные документы», — выступая на SOC Forum, заявил Лютиков.

Также замдиректора ФСТЭК России обратил внимание на 239 приказ (ОБ УТВЕРЖДЕНИИ ТРЕБОВАНИЙ ПО ОБЕСПЕЧЕНИЮ БЕЗОПАСНОСТИ ЗНАЧИМЫХ ОБЪЕКТОВ КРИТИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ ИНФРАСТРУКТУРЫ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ) — в следующем году должны быть представлены методические документы по этому приказу.

Было отмечено, что на данном этапе государственный контроль значимых объектов не ведется.

«Отраслевые документы и стандарты поддерживаются, но они не должны тормозить исполнение закона», — считает Лютиков.

Категорирование планируют закончить до конца 2019 года.

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