9% компаний разочаровались в датацентричном подходе к кибербезопасности

9% компаний разочаровались в датацентричном подходе к кибербезопасности

9% компаний разочаровались в датацентричном подходе к кибербезопасности

9% компаний по итогам 2025 года разочаровались в датацентричном подходе к кибербезопасности. Такие результаты показал опрос, проведённый среди зрителей и участников эфира AM Live «Новая архитектура защиты конфиденциальных данных: что делать в 2026 году».

В ходе дискуссии эксперты оценили, как за прошедший год изменились ответы на вопрос: «Используете ли вы датацентричный подход?». В целом число компаний, применяющих его, заметно выросло.

Если в прошлом году только 39% организаций уже активно использовали этот подход или находились на этапе внедрения, то сейчас таких стало 60%.

При этом значительно сократилось число тех, кто вообще не знал о существовании такой методики: их доля снизилась с 32% до 18%. Директор по инновациям и продуктовому развитию InfoWatch Андрей Арефьев так оценил эту динамику. По его мнению, многое упирается в восприятие самого подхода:

«Утечка происходит из-за действий человека, сами по себе данные не утекают».

Директор портфеля продуктов защиты данных в ГК «Солар» Мария Мозгалёва, в свою очередь, отметила, что многое зависит от масштаба компании:

«Крупный и верхний сегмент скорее активно используют этот подход или находятся в процессе внедрения. Они редко в нём разочаровываются. А вот B2B и B2B Middle — для них не так много инструментов, которые укладываются в их бюджет». Андрей Арефьев согласился с этим и в целом отметил, что сегодня информационная безопасность может обходиться слишком дорого для небольших компаний.

Директор по информационной безопасности WMX Лев Палей указал, что такая ситуация в целом естественна на ранних этапах, когда компании только начинают внедрять новые инструменты.

При этом среди всех методов защиты данных абсолютное большинство участников опроса назвали системы IDM (Identity Management, управление идентичностями) и IAM (Identity and Access Management, управление идентичностями и доступами) — 73%, а также DLP (Data Loss Prevention, предотвращение утечек данных), DCAP (Data-Centric Audit and Protection, датацентричный аудит и защита) и DAM (Database Access Management, управление доступом к базам данных) — по 69%.

Остальные методы отметило заметно меньшее число респондентов. Даже такой распространённый инструмент, как многофакторная аутентификация, важным назвали только 51% участников опроса.

Директор центра развития продуктов в NGR Softlab Алексей Дашков отметил, что здесь тоже многое зависит от размера компании:

«Аудит — это история про зрелую компанию, где нужно проверить, насколько всё соответствует регламентам, потому что бывает сложно определить, у кого реально есть доступ и кто какими методами пользуется».

Андрей Арефьев добавил, что любая информационная безопасность в принципе начинается с аудита. Мария Мозгалёва также подчеркнула, что данных становится всё больше, и без современных методов работать с ними уже невозможно.

При этом Алексей Дашков сформулировал ещё одну важную мысль:

«Хочется, чтобы информационная безопасность в компании в принципе начиналась с заинтересованности бизнеса в ней. Если она есть, компания получает значительный буст».

Rubytech запустила российскую LLM на китайских GPU без NVIDIA

Группа Rubytech протестировала российскую языковую модель Cotype 3 от MWS AI на китайских графических ускорителях. Испытания проводились на программно-аппаратном комплексе «Машина искусственного интеллекта» Скала^р. Результат: модель работала стабильно, а производительность в популярных сценариях инференса оказалась сопоставима с конфигурациями на NVIDIA H100.

В тестовой системе использовались восемь китайских GPU. При обработке контекста объёмом 27 тыс. токенов среднее время генерации первого токена составило около 8 секунд, а межтокенная задержка — от 111 мс. По оценке Rubytech, этого достаточно для корпоративных ИИ-сервисов.

Но железо само себя не настроит. Инженеры адаптировали драйверы, программное окружение и средства оркестрации. В отдельных сценариях оптимизация позволила ускорить работу в 2-2,2 раза по сравнению со штатной средой китайских GPU. Контейнерная архитектура должна упростить развёртывание моделей и переход от тестов к промышленной эксплуатации.

Главный вывод испытаний — корпоративную ИИ-инфраструктуру можно строить без обязательной привязки к ускорителям NVIDIA. Особенно это актуально для госсектора, компаний с государственным участием и организаций КИИ, которым нужны локальное размещение моделей, контролируемая инфраструктура и возможность масштабироваться без лотереи с поставками H100.

Rubytech также заявляет, что китайские GPU в отдельных сценариях способны снизить совокупную стоимость владения. Правда, революцию пока придержали: речь идёт не о полном отказе от NVIDIA, а о появлении ещё одного рабочего варианта.

Дальше компания планирует испытать новое поколение китайских ускорителей и расширить список российских моделей и корпоративных ИИ-сервисов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru