Гарда WAF получил белые списки IP и упрощённое управление

Гарда WAF получил белые списки IP и упрощённое управление

Гарда WAF получил белые списки IP и упрощённое управление

Разработчики представили новую версию «Гарда WAF» — системы защиты веб-приложений. В обновлении основной акцент сделан на удобстве администрирования и ускорении реакции на инциденты. Теперь настройка и постановка сервисов под защиту выполняется через личный кабинет.

Все параметры доступны в одном окне, что упрощает управление правилами безопасности и снижает риск ошибок.

Также появилась возможность создавать «белые списки» IP-адресов и диапазонов — это уменьшает нагрузку на фильтрацию и ускоряет обработку запросов от доверенных источников.

Архитектура сканера уязвимостей была переработана: появились готовые шаблоны для сканирования и более гибкие сценарии поиска слабых мест. Модуль машинного обучения ADS (Anomaly Detection System) получил расширенные функции: он может автоматически блокировать подозрительный трафик и формировать отчёты для анализа.

Среди других изменений — улучшенные механизмы мониторинга, позволяющие в реальном времени отслеживать состояние защиты, и поддержка LDAP-аутентификации. Это даёт возможность централизованно управлять доступом и интегрировать систему с корпоративными каталогами пользователей.

38% крупных компаний делают свой ИИ, но защищать его умеют единицы

Российский бизнес всё активнее развивает собственные ИИ-сервисы, однако с их безопасностью дела обстоят заметно хуже. К такому выводу пришли эксперты К2 Кибербезопасность и «Лаборатории Касперского», опросившие специалистов более чем из 200 крупных компаний из сфер ИТ, финансов, телекоммуникаций, торговли, строительства и фармацевтики.

Исследование показало, что 38% крупных организаций уже имеют собственные команды, разрабатывающие ИИ-решения для внутренних процессов.

При этом в 75% случаев такие проекты полностью или частично не соответствуют практикам MLSecOps — подходу, который отвечает за безопасность систем искусственного интеллекта на всех этапах их жизненного цикла.

В целом компании не делают ставку на какой-то один инструмент. Более половины респондентов (59%) одновременно используют несколько типов ИИ-сервисов: отечественные и зарубежные решения, собственные разработки и продукты, созданные на заказ.

Наиболее востребованными остаются российские ИИ-сервисы — их используют 75% компаний. Зарубежные решения применяют 60% участников исследования. Такой расклад аналитики связывают с требованиями законодательства и политикой импортозамещения.

Однако внедрять ИИ бизнес научился быстрее, чем обеспечивать его безопасность. По данным исследования, лишь 18% компаний могут говорить о наличии управляемых процессов защиты собственных ИИ-разработок. Зрелые практики MLSecOps внедрены всего у 7% организаций.

Особенно тревожно выглядит другая цифра: в 60% случаев безопасность ИИ-проектов обеспечивают исключительно разработчики, без участия специалистов по информационной безопасности. Это увеличивает риск ошибок, утечек данных и появления новых уязвимостей.

Эксперты отмечают, что рынок MLSecOps пока только формируется, а многие компании ещё не понимают, как правильно защищать собственные ИИ-системы. При этом искусственный интеллект всё чаще становится частью критически важных бизнес-процессов, а значит цена ошибок будет только расти.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru