На R-EVOlution Conference 2026 поспорили, где ИБ пора перестать усложнять

На R-EVOlution Conference 2026 поспорили, где ИБ пора перестать усложнять

На R-EVOlution Conference 2026 поспорили, где ИБ пора перестать усложнять

В Москве прошла четвёртая ежегодная конференция R-EVOlution Conference 2026, посвящённая цифровизации и кибербезопасности. В этом году организаторы и участники говорили в первую очередь об эффективности — без лишнего шума и без привычной гонки за всем новым сразу.

Судя по программе, главный вопрос звучал примерно так: что в ИТ и ИБ действительно даёт результат, а что только добавляет сложности, затрат и перегрузки командам. Именно вокруг этого и строились бизнес- и технический треки конференции.

В мероприятии приняли участие более 1000 человек в онлайн- и офлайн-форматах. На площадке выступили 39 спикеров, а в центре обсуждения были вполне прикладные темы: оптимизация процессов, выбор инструментов, внедрение платформенных решений, развитие SOC, управление уязвимостями и использование ИИ в рабочих сценариях.

Одной из центральных тем стала экономика ИТ- и ИБ-решений. Участники обсуждали, где бизнесу стоит ускорять цифровизацию, а где, наоборот, полезнее притормозить и трезво оценить эффект от вложений. Отдельно говорили о роли искусственного интеллекта — не только как о полезном инструменте, но и как об источнике новых рисков, расходов и неопределённости.

 

Если коротко, общий настрой конференции можно описать так: рынок постепенно уходит от логики бесконечных «технологических революций» и всё чаще смотрит на управляемость, интеграцию и практическую отдачу. Не просто внедрить ещё один модный инструмент, а понять, зачем он нужен, как впишется в существующую инфраструктуру и не создаст ли больше проблем, чем решит.

Много внимания уделили и прикладным кейсам. Представители компаний и команд SOC рассказывали, как выстраивают процессы управления уязвимостями, как выбирают SIEM, как переходят от разрозненных средств защиты к более связанным сценариям автоматизации и как вообще пытаются сохранить баланс между скоростью, качеством и бюджетом.

Отдельная дискуссия была посвящена, пожалуй, одной из самых болезненных тем для рынка: где в ИБ можно экономить, а где такая экономия потом обходится слишком дорого. Разговор шёл о границах допустимой оптимизации, соотношении инвестиций в людей и технологии и о том, чем может закончиться попытка «срезать лишнее» в чувствительных местах.

 

Технический трек при этом был максимально приземлённым. Там обсуждали уже не общие подходы, а реальные сценарии работы инженеров, SOC-аналитиков и архитекторов: мониторинг, threat hunting, реагирование на инциденты, настройку защитных систем. Параллельно работала и зона SIEM Lounge, где вживую показывали нагрузочное тестирование и проводили практические воркшопы по расследованию инцидентов.

 

Ещё один заметный итог конференции — подписание четырёх стратегических соглашений с участниками рынка. Но если вынести за скобки формальную часть, то главный вывод у мероприятия получился вполне содержательным: ИТ и ИБ всё больше движутся в сторону осознанной эффективности, где ценятся не громкие лозунги, а понятные процессы, связность решений и измеримый результат.

В целом R-EVOlution Conference 2026 показала довольно понятный настрой рынка: сейчас важнее не просто наращивать стек технологий, а учиться использовать его без перегруза — и для людей, и для инфраструктуры.

152-ФЗ и нейросети: какие данные нельзя бездумно отдавать ChatGPT

Пока компании массово подключают ChatGPT, Claude, DeepSeek и другие LLM к работе с договорами, тикетами, CRM и корпоративной почтой, многие забывают об одной неприятной детали: вместе с документами в нейросети часто отправляются персональные данные. А значит, в игру вступает 152-ФЗ.

Пользователь Хабра под ником lnk опубликовал подробный разбор того, как российское законодательство смотрит на использование ИИ при обработке данных клиентов, сотрудников и контрагентов.

По его словам, проблема возникает гораздо раньше, чем многие думают. Персональными данными могут считаться не только ФИО, телефоны и паспортные данные, но и ИНН физлица, который сам по себе позволяет идентифицировать человека.

Даже данные из открытых источников вроде ЕГРЮЛ не перестают быть персональными данными только потому, что они опубликованы в интернете.

Автор обращает внимание, что отправка таких данных в зарубежные ИИ-сервисы автоматически поднимает вопросы трансграничной передачи данных. При этом главная проблема, по его мнению, даже не уведомления Роскомнадзора, а отсутствие договора поручения на обработку персональных данных с большинством зарубежных поставщиков LLM.

В качестве относительно безопасных вариантов он называет использование российских облачных платформ с соответствующими договорами либо развёртывание моделей в собственном контуре компании. Ещё один путь — предварительное обезличивание данных перед отправкой в модель.

Отдельно автор подчёркивает, что простая замена имён на идентификаторы вроде user_123 не всегда решает проблему. Если связь между токеном и человеком можно восстановить, такие данные всё ещё могут считаться персональными.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru