Компании готовы тратить в среднем $2 млн на создание собственного SOC

Компании готовы тратить в среднем $2 млн на создание собственного SOC

Компании готовы тратить в среднем $2 млн на создание собственного SOC

Компании, которые только собираются строить собственный центр мониторинга кибербезопасности (SOC), в среднем готовы заложить на проект около 2 млн долларов. Такие данные приводит исследовательский центр «Лаборатории Касперского» по итогам глобального опроса организаций со штатом более 500 человек, где SOC пока нет, но его планируют создать в ближайшие два года.

Интересно, что больше половины респондентов (55%) рассчитывают уложиться в бюджет до 1 млн долларов.

При этом почти четверть (24%), наоборот, готовы потратить свыше 2,5 млн долларов. Всё сильно зависит от масштаба бизнеса. Малые компании в среднем ориентируются на сумму до 1,2 млн долларов, средние — примерно на 1,7 млн, а крупные корпорации — уже на 5 млн долларов. И это логично: чем больше инфраструктура и выше требования к защите, тем дороже проект.

Есть и региональные особенности. Например, в Китае и Вьетнаме компании готовы инвестировать в SOC больше, чем в среднем по миру. Это может быть связано с курсом на цифровой суверенитет и развитием собственных решений в сфере кибербезопасности.

По срокам большинство настроено довольно амбициозно. Две трети компаний (66%) рассчитывают развернуть SOC за 6–12 месяцев, ещё 26% закладывают от года до двух. Крупные организации, несмотря на более сложную инфраструктуру, чаще планируют уложиться в более сжатые сроки. На практике это обычно выглядит так: сначала SOC запускают для защиты критически важных систем, а затем постепенно расширяют его охват.

Главный барьер — деньги. Треть компаний (33%) называют основной проблемой высокие капитальные затраты. Почти столько же (28%) признаются, что им сложно оценить эффективность будущего SOC: метрик слишком много — от финансовых и операционных до стратегических, включая соответствие отраслевым стандартам.

Кроме того, бизнес сталкивается со сложностью самих решений: 27% говорят о трудностях управления комплексными системами кибербезопасности, 26% — об интеграции множества технологий. И, конечно, кадровый вопрос никуда не делся: четверть компаний отмечают нехватку квалифицированных специалистов, как внутри организации, так и на рынке в целом.

Как поясняет руководитель Kaspersky SOC Consulting Роман Назаров, бюджет на SOC может заметно отличаться в зависимости от масштаба инфраструктуры и выбранных решений. Первичные инвестиции покрывают лицензии и оборудование, но на этом расходы не заканчиваются — серьёзную долю в общей стоимости владения составляют операционные затраты, прежде всего зарплаты специалистов. По его словам, без чёткого стратегического плана с прописанными этапами и целями построить устойчивую систему кибербезопасности не получится.

ScanFactory выходит на рынок ИИ-фаерволов с решением Prizma

ScanFactory представила новый продукт Prizma — решение для контроля и защиты корпоративной ИИ-инфраструктуры. Продукт позволяет компаниям безопасно использовать LLM и ИИ-агентов, контролируя данные, доступы, расходы и взаимодействие с внешними ИИ-сервисами.

Корпоративное использование искусственного интеллекта быстро растет: сотрудники подключают публичные LLM, команды внедряют ИИ-агентов и RAG-системы, а количество обращений к различным моделям увеличивается. Вместе с этим у компаний появляется новый класс рисков — от утечек конфиденциальных данных до неконтролируемого теневого AI.

Prizma работает как единая точка контроля между пользователями, корпоративными системами и ИИ-провайдерами. Решение анализирует запросы и ответы в реальном времени и позволяет централизованно управлять тем, как внутри компании используется искусственный интеллект.

Что умеет Prizma

Контролировать потребление токенов — учитывать использование моделей и расходы на ИИ у разных провайдеров из единой точки.

Защищать от AI-атак — выявлять и блокировать prompt injection и другие классы атак, включая угрозы из OWASP LLM Top 10.

Предотвращать утечки данных — находить и маскировать конфиденциальную информацию в запросах к ИИ и ответах моделей.

Автоматически блокировать опасные запросы на основе заданных политик безопасности.

Управлять ИИ-агентами с помощью ролевой модели и графа их взаимодействий.

Логировать и аудитировать обращения к ИИ, обеспечивая прозрачность использования моделей внутри компании.

Не только защита запросов

Отдельное внимание в Prizma уделено рискам, которые возникают при построении собственной ИИ-инфраструктуры.

Решение позволяет защищать RAG-системы, обнаруживая секреты и чувствительную информацию в используемых файлах, а также выявлять теневые AI — несанкционированное использование ИИ-сервисов внутри инфраструктуры компании.

Для критических сценариев предусмотрен kill switch на основе ролевой модели, позволяющий оперативно ограничить работу отдельных ИИ-агентов или цепочек взаимодействия.

Таким образом, Prizma формирует единый уровень безопасности между корпоративной инфраструктурой и ИИ — от публичных LLM до внутренних моделей, RAG-систем и автономных агентов.

С выходом Prizma ScanFactory расширяет направление кибербезопасности и выходит в новый для компании сегмент — защиту корпоративной ИИ-инфраструктуры.

Записаться на демонстрацию продукта и запросить сравнение по 83 пунктам можно по почте: info@sf-cloud.ru

Реклама, 18+. ООО «СканФэктори» ИНН 7727458406
ERID: 2Vfnxw2mxV1

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru