Solar webProxy 3.3 реализует фильтрацию трафика по требованиям ФинЦЕРТ

Solar webProxy 3.3 реализует фильтрацию трафика по требованиям ФинЦЕРТ

Solar webProxy 3.3 реализует фильтрацию трафика по требованиям ФинЦЕРТ

Разработчики компании «Ростелеком-Солар» представили новую версию Solar webProxy 3.3. Этот релиз шлюза веб-безопасности отметился реализацией полностью преднастроенной политики контентной фильтрации интернет-трафика для кредитных организаций.

Эта политика, по словам представителей «Ростелеком-Солар», обеспечивает защиту организаций в соответствии с требованиями ФинЦЕРТ и ряда руководящих стандартов и регламентов в сфере ИБ.

Разработчики реализовали в составе готовой политики фильтрации для банков автоматическое получение индикаторов компрометации (атрибутов файлов вредоносных программ) из бюллетеней ФинЦЕРТ.

Solar web Proxy регулярно обращается к платформе Банка России, чтобы найти свежие сведения о вредоносных файлах и ресурсах. При этом новые атрибуты выгружаются в систему, а впоследствии используются в политике и автоматически обновляются в уже существующих правилах.

Администратор может гибко настроить систему — создать свои правила фильтрации трафика, а также исключения из них, которые будут применяться в первую очередь. Грамотно построенная автоматизация обновит готовую политику и не затронет ранее сформированные администратором правила и исключения.

В процессе фильтрации трафика анализируются хеш-функций файлов в совокупности с их размерами. Также фильтрации помогает блокировка по сигнатурам зараженных файлов согласно стандартам Банка России СТО БР ИББС-1.3-2016, СТО БР БФБО-1.5-2018 и др.

Более того, система проверяет ресурсы, с которыми взаимодействуют вредоносные программы. При запросе доступа к сайтам система проверяет их по категориям, которые кредитно-финансовые организации рекомендуют блокировать согласно лучшим отраслевым практикам.

В частности, к таким категориям относятся ресурсы, посвященные распространённым методам киберпреступников: хакингу и крэкингу, онлайн-мошенничеству, фишингу, применению анонимных прокси-серверов, шпионских и вредоносных программ, спама и прочего.

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