Palo Alto Networks приобрела компанию в сфере защиты IoT за $75 млн

Palo Alto Networks приобрела компанию в сфере защиты IoT за $75 млн

Palo Alto Networks приобрела компанию в сфере защиты IoT за $75 млн

Palo Alto Networks объявила о приобретении компании Zingbox, специализирующейся на безопасности IoT-устройств. Также известна сумма сделки — $75 миллионов. Zingbox поставляет на рынок облачное решение, использующее искусственный интеллект и машинное обучение для идентификации, защиты и оптимизации устройств.

За счёт приобретения Zingbox Palo Alto Networks рассчитывает укрепить свои возможности по части обеспечения безопасности IoT-устройств. Особенно это касается межсетевого экрана нового поколения (Next-Generation Firewall, NGFW) и Cortex.

«Наше видение всегда было таким: организации должны пользоваться всеми преимуществами IoT-устройств без необходимости приносить в жертву безопасность. Объединив наши усилия с Palo Alto Networks, мы сможем защитить устройства и поможем организациям легче принять цифровую трансформацию», — выразил своё мнение генеральный директор Zingbox Сюй Цзоу.

Продукты Zingbox также будут доступны клиентам даже после завершения сделки. Основатели специализирующейся на защите IoT-устройств компании войдут в штат Palo Alto Networks.

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