Российские компании всё ещё полагаются на IDS вместо NDR

Российские компании всё ещё полагаются на IDS вместо NDR

Российские компании всё ещё полагаются на IDS вместо NDR

Аналитики компании «Гарда» изучили мировые тренды в области защиты сетей и пришли к выводу: российские компании пока слабо используют продвинутые методы анализа трафика и автоматизацию реагирования на инциденты. Большинство по-прежнему полагаются на сигнатурные решения и IDS-системы, тогда как во всём мире NDR (Network Detection and Response) уже стал стандартом сетевой безопасности.

NDR-платформы позволяют выявлять аномалии в трафике с помощью поведенческого анализа и машинного обучения, а также автоматически реагировать на угрозы — например, изолировать заражённые хосты или блокировать соединения без участия человека.

За счёт этого бизнес получает более прозрачный контроль над сетевыми коммуникациями и быстрее реагирует даже на неизвестные типы атак.

В России же подход к сетевой защите остаётся консервативным: компании часто используют NGIDS и NTA, ограничиваясь базовыми интеграциями с SIEM и песочницами. Между тем, в мире NDR-платформы уже тесно связаны с другими системами безопасности — SIEM, SOAR, NGFW, NAC, EDR — и поддерживают функции риск-скоринга, временных шкал и автоматических расследований.

 

«Мы видим, что российские заказчики пока недостаточно используют технологии несигнатурного детектирования, хотя именно они позволяют сократить время реакции и снизить нагрузку на аналитиков SOC», — отметил Станислав Грибанов, руководитель продукта «Гарда NDR».

По его словам, внедрение NDR приносит бизнесу тройную выгоду: минимизирует финансовые потери, освобождает ресурсы специалистов и ускоряет принятие критически важных решений. Всё это, по мнению эксперта, становится основой для перехода на следующий уровень киберзащиты.

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