В новом Makves DCAP реализована поддержка СУБД Jatoba

В новом Makves DCAP реализована поддержка СУБД Jatoba

В новом Makves DCAP реализована поддержка СУБД Jatoba

Российский разработчик Makves представил новую версию системы аудита и управления информационными ресурсами Makves DCAP. Решение помогает обеспечить защиту информации, контролировать и устранять риски, связанные с хранением данных и доступом в корпоративной среде. Одним из значимых обновлений системы является поддержка отечественной системы управления базами данных Jatoba (продукт компании «Газинформсервис»).

СУБД Jatoba является программным обеспечением общего назначения, предназначенным для создания и управления реляционными базами данных. Программное решение обеспечивает многопользовательский доступ к расположенным в ней данным с разным уровнем конфиденциальности. СУБД Jatoba зарегистрирована в реестре российских программ для электронно-вычислительных машин и баз данных и получила сертификат ФСТЭК России.

«При выборе программных решений госкорпорации учитывают ряд законодательных ограничений, которые обязывают использовать преимущественно отечественные разработки. Техническая интеграция с СУБД Jatoba позволит нам участвовать в проектах с повышенными требованиями к защите информации, сохранив при этом производительность Makves DCAP»,— комментирует Роман Подкопаев, генеральный директор Makves.

«Сейчас как никогда актуальны вопросы импортозамещения и обеспечения оптимальной совместной работы отечественного ПО. Со своей стороны, мы делаем все, чтобы обеспечить оптимальную работу наших продуктов c программными комплексами российского производства. СУБД Jatoba протестирована на совместимость уже более чем с 20 отечественными системами и доказала свою эффективность» - рассказал директор департамента организации работ с заказчиком ООО «Газинформсервис» Роман Пустарнаков.

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