Шлюзы Check Point R77.30 теперь полностью соответствуют нормативам ФСТЭК

Шлюзы Check Point R77.30 теперь полностью соответствуют нормативам ФСТЭК

Шлюзы Check Point R77.30 теперь полностью соответствуют нормативам ФСТЭК

Шлюзы безопасности Check Point Security Gateway версии R77.30 успешно прошли все испытания на соответствие требованиям по безопасности информации, установленным ФСТЭК России. Соответствующий сертификат соответствия уже числится в реестре сертифицированных средств защиты информации, который ведет регулятор.

Названный программно-аппаратный комплекс разработан в израильской компании Check Point Software Technologies; в России эти изделия производит АО «АЛТЭКС-СОФТ». Решение, реализующее функции системы обнаружения вторжений (IDS) и файрвола, предназначено для защиты от несанкционированного доступа к информации, не составляющей государственную тайну.

Российский сертификат на шлюзы R77.30 за номером 4209 был впервые выдан Check Point в январе 2020 года. Он удостоверял, что защитное решение соответствует требованиям, зафиксированным в следующих документах ФСТЭК:

  • «Требования к межсетевым экранам»;
  • «Профиль защиты межсетевых экранов типа А четвертого класса защиты. ИТ.МЭ.А4.ПЗ»;
  • «Профиль защиты межсетевых экранов типа Д четвертого класса защиты. ИТ.МЭ.Д4.ПЗ»;
  • «Требования к системам обнаружения вторжений»;
  • «Профиль защиты средств обнаружения вторжений уровня сети четвертого класса защиты. ИТ.СОВ.С4.ПЗ».

Позже эти изделия прошли дополнительные испытания на соответствие «Требованиям по безопасности информации, устанавливающие уровни доверия к средствам технической защиты информации и средствам обеспечения безопасности информационных технологий» по 4 уровню доверия.

Этот документ в обновленной редакции был утвержден приказом ФСТЭК № 76 от 2 июня 2020 г.; большинство закрепленных в нем нормативов вступили в силу с 1 января этого года. Выполнение «Требований по безопасности» является обязательным при проведении работ по оценке соответствия (включая работы по сертификации) средств технической защиты информации.

Соответствие 4-му уровню доверия говорит о том, что решение подлежит применению в значимых объектах критической инфраструктуры (КИИ) 1 категории, государственных информационных системах 1 класса защищенности, АСУ ТП 1 класса защищенности, информационных системах ПДн при необходимости обеспечения 1 уровня защищенности, а также в информационных системах общего пользования II класса.

В результате сертификат соответствия, выданный на шлюзы R77.30, пришлось дополнять. Он был переоформлен 9 ноября 2020 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