Банки и корпорации чаще строят ИБ-решения сами, а не покупают у вендоров

Банки и корпорации чаще строят ИБ-решения сами, а не покупают у вендоров

Банки и корпорации чаще строят ИБ-решения сами, а не покупают у вендоров

Российские компании и банки, особенно крупные, всё чаще разрабатывают решения в области информационной безопасности собственными силами. Основной причиной такого подхода становится недовольство продуктами с открытого рынка: ряд участников прямо заявляет, что не готов приобретать сторонние решения из-за их несоответствия внутренним требованиям.

Эта тенденция явно проявилась на форуме «Территория безопасности», организованном группой ComNews.

Так, вице-президент «Т-Банка» Дмитрий Гадарь рассказал об опыте разработки SIEM-системы силами ИТ-департамента. Специалисты по ИБ подключились позже — уже на этапе создания правил корреляции и других функциональных модулей.

По словам Гадаря, около 90% пользователей системы составляют ИТ-специалисты: «Мы переводим в SIEM процессы управления инцидентами по данным, внутренний фрод, а также систему, предотвращающую попадание фродерских мобильных устройств в продукты. Это уже сервис для бизнеса, а не только для информационной безопасности. Для нас SIEM — гибкий инструмент».

Директор по информационной безопасности «Райффайзен Банка» Георгий Руденко среди причин перехода к собственной разработке назвал экономику и функциональность. В ряде случаев создание решений внутри компании обходится дешевле, чем покупка. Кроме того, критически важные функции в коммерческих продуктах иногда приходится ждать годами. В качестве примера он привёл внутреннюю платформу управления уязвимостями.

«ИБ-продукты — это ключевой инструмент защиты интеллектуальной собственности и ноу-хау, обеспечивающих конкурентные преимущества. Чем выше уровень защищённости бизнеса, тем выше его прибыль и привлекательность для инвесторов», — отметил директор дирекции по экономической безопасности «Диайпи», советник заместителя генерального директора по безопасности — начальника СЭБ «Трубной металлургической компании» (ТМК) Александр Савостьянов.

О собственных разработках и внедрении ИБ-инструментов также рассказали представители VK и Wildberries&Russ. В их числе — решения классов SIEM и ASPM.

Даже относительно небольшие компании идут по этому пути. Например, в HeadHunter, по словам директора по информационным технологиям и кибербезопасности Татьяны Фомичёвой, используются собственные инструменты защиты контейнерной инфраструктуры, хотя в целом компания по-прежнему опирается на тиражные решения.

При этом объём разработок, выполненных внутренними командами крупных компаний, по итогам 2025 года лишь незначительно уступил выручке независимых вендоров. Как отмечает президент ассоциации «Руссофт» Валентин Макаров, кэптивные разработчики уже создают серьёзную конкуренцию рынку — и эта конкуренция не всегда идёт ему на пользу.

ИИ экономит 11 часов в неделю, но 6 из них уходят на присмотр за ботом

Искусственный интеллект попал в неудобную статистику. Новое исследование Work AI Institute показало, что сотрудники действительно экономят время благодаря ИИ — в среднем около 11 часов в неделю. Но есть нюанс: более шести часов из этой экономии приходится тратить на проверку, исправление и контроль работы самого ИИ.

Исследование охватило 6000 офисных сотрудников из США, Великобритании и Австралии.

Опрос показал, что 75% работников заметили рост личной продуктивности после внедрения ИИ-инструментов. Однако только 13% компаний сообщили о заметном росте бизнеса благодаря этим технологиям.

 

Получается любопытный парадокс. Формально сотрудники работают быстрее, но бизнес почему-то не получает сопоставимой выгоды.

По словам профессора Калифорнийского университета Пола Леонарди, многие недооценивают объём скрытой работы, которая появляется вместе с ИИ. Нужно собирать данные, подготавливать контекст, перепроверять ответы чат-ботов, искать ошибки и дорабатывать результаты вручную.

Фактически современные сотрудники всё чаще выступают не исполнителями, а менеджерами собственных цифровых помощников.

Согласно исследованию, 37% времени взаимодействия с ИИ уходит непосредственно на работу с ботами, а ещё 36% — на применение полученных результатов в реальных задачах. Более того, 41% опрошенных признались, что не могут объяснить, каким образом ИИ пришёл к своим выводам.

Авторы приводят показательный пример. Молодой разработчик перед уходом домой интегрировал в проект тысячи строк кода, сгенерированного ИИ. После этого система перестала работать, а разбираться в причинах пришлось старшему инженеру. Сам автор изменений не смог объяснить, что именно сделал искусственный интеллект.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru