Zecurion разработал защиту от фотографирования экранов компьютеров

Zecurion разработал защиту от фотографирования экранов компьютеров

Zecurion разработал защиту от фотографирования экранов компьютеров

Компания Zecurion, разработчик решений по кибербезопасности, анонсировала выпуск уникального модуля защиты от фотографирования экранов компьютеров и ноутбуков — Zecurion Camera Detector. Таким образом, Zecurion DLP становится на сегодняшний день первым DLP-решением, контролирующим такой канал утечки информации.

Zecurion Camera Detector выявляет фотографирование экранов корпоративных компьютеров на смартфон за счёт использования технологий машинного обучения на базе нейронных сетей. При обнаружении подозрительных действий пользователя Zecurion DLP позволяет своевременно оповестить службу информационной безопасности о потенциальной угрозе и снизить риски утечек данных, а сам факт фиксируется в архиве DLP.

Модуль определяет смартфоны, независимо от цвета корпуса и модели, а также подавляет шумы и игнорирует лишние объекты на фоне для более точного определения устройств и уменьшения количества ложных срабатываний. Важно, что модуль работает вне зависимости от того, используется ли камера другими приложениями или нет. То есть DLP-система может контролировать съёмку экрана, даже если сотрудник в это время общается по Skype или участвует в видеоконференции.

«Проблеме утечки информации через съёмку экранов ПК с помощью гаджетов всегда уделялось особое внимание заказчиков, но до этого не существовало технического решения, которое позволяло закрыть эту «дыру». Многие организации пытались снизить риски запретительными мерами и административными ограничениями на использование гаджетов вплоть до их изъятия у сотрудников при входе в офис, — говорит Александр Ковалёв, заместитель генерального директора Zecurion. — С помощью Zecurion Camera Detector мы предлагаем гибкий и эффективный инструмент, который позволит контролировать этот канал утечек, соблюдать требования законодательства и снять административные ограничения с сотрудников».

В будущем компания планирует расширить возможности модуля и типы распознаваемых объектов. Также будет возможность настраивать различные реакции системы при выявлении инцидента — гашение экрана или блокировка учётной записи нарушителя до выяснения ситуации.

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