На рынок вышла новая DAG-система — Гарда Файлы

На рынок вышла новая DAG-система — Гарда Файлы

На рынок вышла новая DAG-система — Гарда Файлы

Компания «Гарда Технологии» представила новый продукт класса DAG (Data Access Governance), который получил имя «Гарда Файлы». С его помощью заказчики смогут защищать файловые хранилища и неструктурированные данные.

В современных условиях «Гарда Файлы» придётся действительно кстати, ведь 80% корпоративных данных сегодня являются неструктурированными (данные Gartner). Среди мусорного и неиспользуемого медиаконтента порой сложно добраться до документов, содержащих критически важную информацию.

Поскольку объём неструктурированных данных растёт с каждым годом на 30-40%, организациям необходимо средство контроля, которое бы навело порядок в правах доступа к важным данным.

Система «Гарда Файлы» способна контролировать доступ сотрудников к данным в сетевых хранилищах, а также классифицировать неструктурированные данные и вычислять локализацию конфиденциальной информации.

«Гарда Файлы», сканируя все известные типы хранилищ, строит профили поведения сотрудников и систем. Такие функциональные возможности позволяют системе выявлять аномальную активность и детектировать несанкционированный доступ к корпоративным данным.

Помимо этого, DAG-продукт будет непрерывно мониторить сетевые хранилища и максимально оперативно уведомлять безопасников о доступе широкого круга лиц к конфиденциальным данным.

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