В WEB ANTIFRAUD появилось определение удалённого доступа к устройству

В WEB ANTIFRAUD появилось определение удалённого доступа к устройству

В WEB ANTIFRAUD появилось определение удалённого доступа к устройству

Команда разработчиков WEB ANTIFRAUD выпустила новую версию одноимённой антифрод-системы. В релизе изменилась внутренняя логика продукта, а также существенно увеличилась скорость и повысилась стабильность работы антифрод-системы.

По словам разработчиков, они серьёзно переработали клиентское API, что позволило сделать его более гибким, а также упростить его интеграцию.

Ключевая функция, появившаяся в новой версии WEB ANTIFRAUD, — определение удалённого доступа к устройству. Разработчики подчёркивают, что нововведение не зависит от наличия открытых портов (как в случае с большинством антифрод-систем).

«Согласно нашим наблюдениям, иногда порты могут быть открыты, но удалённое подключение при этом отсутствует. Встречаются и обратные ситуации — удалённое подключение есть при закрытых стандартных портах», — объясняют специалисты.

Есть и другие полезные нововведения. Например, новая версия WEB ANTIFRAUD теперь защищает не только страницу входа в аккаунт, но и другие разделы личного кабинета на сайте клиента. Также в антифрод-системе улучшена поддержка мобильных устройств.

Разработчики уделили внимание и борьбе с фишингом — WEB ANTIFRAUD определяет попытки перехватить учётные данные пользователя. IP-адрес последнего проверяется на принадлежность к прокси и анонимайзерам.

Новые методы связи аккаунтов — ещё одна полезная функциональная возможность. В этом случае система определяет общего владельца учётных записей. Также в WEB ANTIFRAUD улучшили отпечаток устройства пользователя и добавили новые проверки эмулятора.

Демоверсию продукта можно получить через представителей компании. Достаточно просто написать им.

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