Low-Code в ИБ: как собирать процессы без разработки с нуля

Low-Code в ИБ: как собирать процессы без разработки с нуля

Low-Code в ИБ: как собирать процессы без разработки с нуля

Рынок информационной безопасности всё чаще требует не масштабных платформ на вырост, а быстрых и понятных решений для конкретных задач — обработки инцидентов, управления уязвимостями, интеграции средств защиты и автоматизации рутинных операций.

На этом фоне всё больше внимания привлекают платформы класса Low-Code / No-Code, позволяющие создавать рабочие процессы без полноценной разработки.

Один из таких примеров — платформа Security Vision, о которой рассказала руководитель отдела разработки продуктов компании Ева Беляева в эфире AM Talk.

По сути, Low-Code / No-Code позволяет собирать процессы из готовых блоков и логических схем вместо написания тысяч строк кода. Если специалист понимает, как выполняется задача вручную, он может перенести её логику в визуальный конструктор и автоматизировать процесс.

При этом разработчики никуда не исчезают. Для сложных интеграций и взаимодействия с конечными системами по-прежнему могут использоваться скрипты и программный код. Но значительная часть бизнес-логики переносится в визуальную среду, что заметно ускоряет внедрение новых решений.

В Security Vision такой подход используется сразу в двух направлениях. Первое — создание готовых ИБ-продуктов, включая решения для управления активами, уязвимостями и инцидентами. Второе — предоставление самой платформы заказчикам и партнёрам для самостоятельной разработки собственных решений.

Одним из главных преимуществ считается сокращение времени вывода продуктов на рынок. Вместо формирования полноценной команды разработчиков компания может обучить работе с платформой инженеров и аналитиков, а затем быстро запускать новые процессы и сервисы.

Есть и реальные кейсы. В одном из проектов заказчик отказался от коробочного решения и построил собственную систему на базе платформы Security Vision. Для этого потребовалась команда фактически из полутора специалистов — инженера и аналитика. На создание рабочего продукта ушло около шести месяцев.

Порог входа в платформу называют относительно невысоким. Быстрее всего её осваивают специалисты по информационной безопасности и разработчики. Базовое обучение занимает от двух недель до месяца, а программа стажировки для студентов рассчитана на три месяца.

В самой Security Vision считают, что будущее таких платформ — не просто в автоматизации отдельных задач, а в формировании целых экосистем решений. Чем больше процессов удаётся перевести из ручного режима в конструктор, тем быстрее бизнес получает результат и тем меньше зависит от длительных циклов классической разработки.

Подробнее читайте в нашей большой статье.

Власти передумали запрещать иностранные нейросети в России

Идея быстро пересадить всю страну на отечественный ИИ отправляется на доработку. Из финальной версии законопроекта об искусственном интеллекте исчезли самые жёсткие ограничения, которые еще весной вызвали бурные споры у бизнеса и ИТ-отрасли.

Как выяснили «Известия», власти отказались от планов запрещать использование зарубежных нейросетей в России.

Более того, уже внедрённые иностранные ИИ-решения в критически важных сферах сферах — от госуправления до объектов КИИ — смогут работать как минимум до 2032 года. Правда, при одном условии: данные должны храниться и обрабатываться на территории России.

Ещё одна важная новость: частный бизнес никто не собирается заставлять переходить исключительно на российские большие языковые модели. Компании смогут сами выбирать, какие технологии использовать. Об этом заявил вице-премьер Дмитрий Григоренко.

Из законопроекта также исчезли положения, которые позволяли бы государству запрещать отдельные зарубежные нейросети. Не осталось и требования обучать российские ИИ-модели исключительно на отечественных данных. Смягчили даже вопрос маркировки контента: теперь разработчики должны лишь предоставить возможность помечать материалы, созданные с помощью ИИ, а не делать это в обязательном порядке.

По сути, документ стал заметно либеральнее. Теперь он касается только больших фундаментальных моделей, а небольшие нейросети и решения в области компьютерного зрения под его регулирование практически не попадают.

Эксперты считают такой разворот вполне логичным. Российский рынок уже давно использует зарубежные открытые модели вроде Qwen, DeepSeek и Llama как основу для собственных продуктов. Жёсткий запрет мог бы буквально остановить работу множества сервисов и затормозить внедрение ИИ в стране.

В отрасли признают: отечественные разработки активно развиваются, но полностью заменить лучшие зарубежные решения пока не могут. Поэтому переходный период до 2032 года выглядит скорее попыткой выиграть время для российских разработчиков, чем подготовкой к масштабному запрету.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru