NGR Softlab добавила гибкие цепочки анализа в систему проверки файлов

NGR Softlab добавила гибкие цепочки анализа в систему проверки файлов

NGR Softlab добавила гибкие цепочки анализа в систему проверки файлов

Компания NGR Softlab выпустила обновлённую версию Системы управления безопасностью файлов — решения, которое помогает выстраивать проверку входящих файлов через разные средства защиты и распределять нагрузку на них более аккуратно, особенно в часы пик.

Главное изменение в новой версии — более гибкая настройка самих сценариев проверки. Теперь политики можно точнее подгонять под реальные бизнес-процессы, а один и тот же файл при необходимости пропускать сразу через несколько цепочек анализа, причём в заданном порядке.

В системе также появился YARA-анализатор с более чем 18 тысячами правил из коробки. Его можно использовать как отдельный инструмент проверки внутри цепочки или опираться на его вердикт при выборе следующего маршрута для файла.

Ещё одно заметное изменение — поддержка интеграции с любыми открытыми средствами защиты, которые работают через REST API или ICAP. Это должно упростить встраивание системы в уже существующую инфраструктуру и снизить зависимость от ограниченного набора готовых интеграций.

Кроме того, в компании заявили, что в новой версии втрое ускорили конвертацию файлов в безопасный формат. Для организаций с большим потоком входящих документов это может быть важным моментом: чем быстрее проходит такая обработка, тем меньше риск, что проверка начнёт тормозить рабочие процессы.

Почти 40% запросов к публичному ИИ оказались с корпоративными секретами

Почти 40% обращений сотрудников российских компаний к публичным ИИ-сервисам содержат конфиденциальную информацию. К такому выводу пришли аналитики ГК «Солар», изучившие 12 тыс. взаимодействий, зафиксированных во время пилотов DLP-системы Solar Dozor.

Исследование охватило 150 крупных организаций из финансового сектора, промышленности, ретейла, телекома, ИТ и госсектора в первом полугодии 2026 года.

Аналитики проверяли текстовые запросы, скопированные фрагменты, загружаемые файлы и попытки отправить данные во внешние ИИ-сервисы.

Среди обращений с конфиденциальной информацией 41% содержали исходный код и конфигурации, 30% — персональные, финансовые и другие чувствительные сведения, 18% — объекты интеллектуальной собственности. Оставшиеся 11% пришлись на пароли, токены и API-ключи. То есть некоторые сотрудники не просто просят нейросеть поправить запятую, а почти вручают ей ключи от корпоративной инфраструктуры.

Главными поставщиками секретов стали команды разработки — на них пришлось 43% таких событий. Специалисты отправляли ИИ код, журналы ошибок и технические описания для поиска сбоев, рефакторинга и подготовки тестов. Вместе с полезным контекстом наружу могли улететь сведения об архитектуре и внутренних системах.

Коммерческие подразделения сформировали ещё 26% обращений. В промпты попадали история переговоров, условия сделок, клиентские базы, договоры и материалы из CRM. Аналитики, маркетологи, кадровые и финансовые специалисты обеспечили 23% событий, остальные отделы — 8%.

Отдельное исследование УЦСБ и «Солара» показало, что 42,4% из 102 опрошенных компаний подозревали утечки через ИИ, а 8,1% уже сталкивались с реальными инцидентами. При этом треть организаций не применяет специальных мер защиты ИИ- и ML-систем.

В «Соларе» считают полный запрет публичных нейросетей нереалистичным. Вместо него компаниям предлагают утвердить разрешённые сервисы, разграничить доступ и контролировать содержание запросов. Иначе корпоративный ИИ-помощник быстро превращается в очень разговорчивого внештатного сотрудника.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru