Positive Technologies выпустила первую российскую DSP

Positive Technologies выпустила первую российскую DSP

Positive Technologies выпустила первую российскую DSP

На конференции Positive Security Day компания Positive Technologies объявила о начале продаж PT Data Security — первой в России единой платформы для защиты данных (DSP). На пресс-конференции, посвящённой запуску продукта, Александр Якимов отметил, что главная цель решения — обнаруживать то, что действительно нужно защищать.

По его словам, существующие решения в компаниях часто не позволяют получить полное представление о том, какие данные хранятся на различных ресурсах и кто имеет к ним доступ.

Менеджер по работе с регуляторами Rambler&Co Майя Картонис рассказала, что нередко компании случайно обнаруживают, что важные данные, в том числе регулируемые, хранятся в неположенных местах. Это особенно касается кадровой информации — например, резюме сотрудников.

Она поделилась опытом раннего тестирования PT Data Security в рамках программы «Ранние ПТашки» и подчеркнула, что использование продукта помогло решить целый ряд задач, которые ранее можно было выполнять только вручную — что практически невозможно в масштабах крупного медиахолдинга.

Руководитель направления защиты данных и приложений компании «К2 Кибербезопасность» Вадим Католик представил результаты исследования «От DLP к DSP: трансформация подходов к защите данных». Оно показало, что в российских организациях в среднем используется от 6 до 10 различных решений для защиты информации.

Однако они разрозненны и не дают целостной картины, оставляя множество «слепых зон». При этом ужесточение требований регуляторов вынуждает компании наводить порядок в своих данных — и решения класса DSP призваны помочь в этом процессе.

О возможностях продукта рассказал руководитель развития бизнеса по защите данных Positive Technologies Виктор Рыжков. По его словам, PT Data Security решает три ключевые задачи:

  • инвентаризация хранилищ данных;
  • классификация информации;
  • контроль доступа.

PT Data Security автоматически сканирует файловые хранилища в режиме только чтения. Модуль классификации данных использует технологии искусственного интеллекта, которые позволяют адаптировать систему под специфику конкретной организации.

Разработка продукта началась в марте 2024 года, а подготовительные работы стартовали летом 2023-го. Первый прототип появился осенью 2024 года. В 2025 году началось тестирование решения в рамках программы «Ранние ПТашки», в котором приняли участие, в частности, «К2 Кибербезопасность» и Rambler&Co.

Подпишитесь на новости

Роскомнадзор встроил машинное обучение в систему фильтрации трафика

Роскомнадзор внедрил механизм фильтрации интернет-трафика на основе машинного обучения и потратил на него 2,27 млрд рублей. Это следует из паспорта ведомственной программы цифровой трансформации на 2026-2028 годы. В документе указано, что РКН использует отечественную модель, развернутую на собственной инфраструктуре.

Ее название не раскрывается, большая языковая модель в системе не применяется.

С паспортом программы ознакомился Forbes. Механизм встроен в автоматизированную систему обеспечения безопасности российского сегмента интернета (АСБИ).

Через нее Роскомнадзор управляет ТСПУ, оборудованием для фильтрации трафика на сетях операторов связи. На установку новых и модернизацию действующих ТСПУ в 2026 году заложено 3,99 млрд рублей основного финансирования и еще 6,2 млрд рублей дополнительного.

О планах использовать ИИ для фильтрации стало известно в январе. В мае ведомство собиралось взять для этого модель Astra AI от «Группы Астра».

VPN в описании механизма прямо не упоминается. Дмитрий Кутейников из RKS Global считает, что модель может оценивать вероятность использования VPN по внешним признакам, например по размеру и ритму пакетов или длительности сессии, без чтения содержимого. По его словам, под ошибочную блокировку могут попасть корпоративные VPN и облачные сервисы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru