UserGate готовит к выпуску прототип ПАК UserGate Security Gateway

UserGate готовит к выпуску прототип ПАК UserGate Security Gateway

UserGate готовит к выпуску прототип ПАК UserGate Security Gateway

Компания UserGate, российский разработчик программного обеспечения и микроэлектроники, обеспечивающий информационную безопасность корпоративных сетей, готовит к выпуску прототип высокопроизводительного программно-аппаратного комплекса UserGate Security Gateway.

С каждым годом растет число киберугроз. При этом многие средства злоумышленников направлены не на конкретную организацию, а на максимальный охват систем, подключенных к интернету в поисках наименее защищенных для реализации преступных целей: вымогательство, несанкционированное использование ресурсов, мошенничество, прямая кража денег (атаки на интернет-банк, счета клиентов с компьютеров бухгалтерии и т. п.). Все это приводит к необходимости защищать даже небольшую сеть от возможных атак.

В настоящее время хакерское сообщество взяло на вооружение механизмы автоматизации атак и начало использовать инструменты машинного обучения (Machine Learning - ML) и искусственного интеллекта для проникновения в инфраструктуру и для дальнейшего развития своих атак. Использование подобных инструментов снижает стоимость атаки, что приводит к увеличению количества применений таких атак против малых и средних предприятий.

Программно-аппаратный комплекс UserGate Security Gateway — универсальный шлюз безопасности класса New Generation Firewall. Он ориентирован на применение в корпоративных сетях малого и среднего размера, ритейле и компаниях с развитой филиальной сетью. По словам разработчиков, инструменты машинного обучения (ML), искусственного интеллекта (AI, ИИ) и аппаратного ускорения, UserGate Security Gateway могут повысить уровень защиты от автоматизированных атак и киберугроз, инициируемых киберпреступниками, в том числе с использованием алгоритмов искусственного интеллекта, а также других современных технологий.

Аппаратные ускорители использованы для повышения производительности работы межсетевого экрана, системы обнаружения вторжений и реализации механизмов ML (в частности, генетических алгоритмов) и AI непосредственно на уровне программно-аппаратного комплекса. Высокую производительность гарантируют за счет совмещения уникальной программной архитектуры и инструментов аппаратного ускорения.

Пропускная способность UserGate Security Gateway в режиме межсетевого экрана – до 60 Гбит/с. Это позволит сократить стоимость защищаемого Мб до 1 USD (TCO/Mbps). Пропускная способность в режиме системы обнаружения вторжений с использованием инструментария искусственного интеллекта (Artificial Intelligence Intrusion Detection and Prevention System - AI IDPS) – до 20 Гбит/с.

Эта функциональность позволит повысить вероятность обнаружения угроз, для которых еще нет сигнатур (лаборатории не разработали правила обнаружения или не прошло обновление). Планируемый рост вероятности – 10-15% на основании сравнения тестовых трафиков с выключенным и включенным функционалом AI IDPS.

Для организаций со строгой политикой информационной безопасности будет актуальна реализация механизмов выявления аномалий трафика с помощью инструментов искусственного интеллекта и генетических алгоритмов без передачи трафика за периметр клиента. Этот подход позволяет повысить защищенность на 10-15%, не нарушая политики безопасности.

Реализация механизма автоматического формирования правил фильтрации с помощью машинного обучения позволяет сократить срок формирования индивидуальных правил до 2-х месяцев. Security Gateway разрабатывается компанией при грантовой поддержке Фонда «Сколково», выход прототипа запланирован на начало 2022 года.

В ИИ-приложениях почти каждая третья уязвимость оказалась высокорисковой

ИИ-приложения снова напоминают: если к обычному веб-сервису прикрутить большую языковую модель, магия появляется не только в презентации, но и в списке уязвимостей. По данным «Информзащиты», в 2026 году 32% уязвимостей, найденных при пентестах ИИ- и LLM-приложений, относятся к высокорисковым.

Для сравнения: по всем классам активов этот показатель составляет около 12%. То есть риск-профиль ИИ-приложений оказался в 2,7 раза выше среднего.

За второй год наблюдений пропорция не изменилась. Более того, медианный срок устранения серьёзных находок вырос с 19 дней в 2025 году до 36 дней в 2026-м.

Проблема в том, что ИИ-системы тащат за собой сразу два слоя риска. Первый — классика веба и API: аутентификация, авторизация, инъекции, секреты, обработка пользовательского ввода.

Второй — уже нейросетевой зоопарк: инъекции в промпт, утечки системного промпта, ошибки RAG-контуров, отравление данных, небезопасная обработка ответов LLM, проблемы в векторных хранилищах и отказ в обслуживании на уровне модели.

Особенно весело становится, когда модель подключают к корпоративным данным, CRM, базе знаний, API или инструментам автоматизации. В этот момент чат-бот перестаёт быть просто болталкой и получает возможность влиять на процессы. А ошибка в правах или логике вызовов превращает его в аккуратную дверь во внутренние системы.

Автоматическими сканерами всё это ловится плохо. По данным исследования, 78% команд сталкивались с тем, что такие средства пропускали критические уязвимости. Поэтому готовность полностью доверить пентесты автономным инструментам за год упала с 29% до 9%.

С устранением тоже не праздник. В 2026 году компании закрывали только 38,4% высокорисковых находок в ИИ / LLM-приложениях — это самый низкий показатель среди типов тестирования. Для API, например, он составил 77,3%.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru