Solar CyberMir 7.4: единая оценка навыков и новая архитектура платформы

Solar CyberMir 7.4: единая оценка навыков и новая архитектура платформы

Solar CyberMir 7.4: единая оценка навыков и новая архитектура платформы

Группа компаний «Солар» представила новую версию своей платформы для киберучений — Solar CyberMir 7.4. Главное изменение — возможность формировать долгосрочные треки развития участников и видеть реальный рост их квалификации от одного соревнования к другому. Параллельно обновлена архитектура платформы: теперь организации получают больше самостоятельности в управлении инфраструктурой киберполигона.

Причина фокуса на развитии специалистов вполне объяснима. По данным исследования «Солара» и KASATKIN CONSULTING, около 30% позиций в ИБ-подразделениях крупных компаний остаются незакрытыми.

Киберучения тоже показывают: большинство участников на старте владеют навыками лишь на 20–30% от нужного уровня, а после серии практических активностей выходят на 60% и выше. «Солар» рассчитывает, что расширение доступных форматов — в том числе онлайн — поможет снизить кадровый разрыв.

Одно из ключевых нововведений — единая система оценки навыков. Теперь все активности на платформе — CTF, квесты, командные учения — оцениваются по общей матрице компетенций Solar Method. Это позволяет собрать цельный профиль специалиста вместо набора разрозненных результатов.

Руководители смогут отслеживать динамику роста навыков, сравнивать «розу ветров» компетенций сотрудников и понимать, какие области требуют развития. В «Соларе» отмечают, что подход меняет саму модель киберполигона: теперь это не только тренажёр, но и инструмент управления кадровым потенциалом команд SOC.

Платформа поддерживает более 30 форматов практики — от форензики и восстановления инфраструктуры до командных учений и различных форматов CTF. В основе — игровой движок Solar Quest, который добавляет в сценарии логику приключенческих игр. Это помогает точнее оценить, где специалист действует уверенно, а где теряет важные возможности реагирования.

Серьёзные изменения коснулись и инфраструктурной части. В CyberMir 7.4 реализована возможность запускать плейбуки прямо на существующих слотах инфраструктур. Клиенты могут самостоятельно менять тренировочную среду — добавлять компоненты, корректировать конфигурации — без обращения к вендору. Это ускоряет подготовку учений и облегчает адаптацию под отраслевую специфику или актуальные техники атак.

Технологическое ядро платформы также усилили: новая агентская архитектура управления виртуальной средой ускоряет подготовку к соревнованиям и повышает стабильность работы. Это критично для крупных компаний и вузов, где платформа используется в составе ПАК или on-premise.

Масштабируемость CyberMir 7.4 позволяет проводить как большие CTF-турниры до тысячи участников, так и командные противостояния Red vs Blue для сотен специалистов. В итоге новая версия делает платформу более гибким инструментом — и для подготовки начинающих специалистов, и для углублённой тренировки опытных команд SOC, что особенно важно в условиях растущего кадрового дефицита и увеличивающегося числа киберугроз.

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