InfoWatch заработала в 2014 году 831 млн руб. и собирается поменять концепцию отрасли DLP

InfoWatch подвела итоги 2014 года и озвучила планы на этот год

Группа компаний InfoWatch подвела финансовые результаты 2014 года, который у неё закончился в апреле. Вся группа компаний заработала 831 млн руб., показав при этом рост в 67% по сравнению с 2013 годом. При этом на долю DLP-решений (продукты собственно InfoWatch) пришлось 77% выручки, на защиту конечных точек (EgoSecure) - 22% и на защиту от целевых атак (Cezurity) - 1%. 

Правда, по объяснениям Натальи Касперской, генерального директора ГК InfoWatch, доля EgoSecure выросла в основном за счёт увеличения курса евро в конце прошлого года, поскольку основные продажи компании приходятся на Европу, но зато Cezurity, которая в прошлом году только начала продавать свои сервисы, в этом уже показала 400% роста. Также компания отменяет сильный рост продаж своего продукта InfoWatch Traffic Monitor Enterprise в регионах России - рост составил 78%.

В прошедшем году компания активно развивала свои продукты. В частности, в DLP-системе компании Traffic Monitor проявился инструмент для графического построения политики безопасности и механизмы контроля тонких клиентов. EndPoint Security (EgoSecure) получил сертификат ФСТЭК, что расширяет его возможности по внедрению на российском рынке. Разработчики EgoSecure реализовали в нём возможность контролировать передачу данных в облако. Компанией Cezurity были выпущены два новых продукта Targeted Attack Detector 1.2 и Targeted Attack Monitor 1.0, которые предназначены для защиты от целевых атак. А в сканере кодов Appercut Castom Code Scanner появилась поддержка языков программирования SAP и 1С.

Как отмечает Наталья Касперская: " Завершившийся финансовый год был непростым для отечественной ИТ-индустрии и для экономики страны в целом. Тем не менее, группе компаний InfoWatch в этой непростой ситуации удалось не только не снизить, но и, наоборот, увеличить темпы роста. В первую очередь, благодаря поддержке со стороны наших давних клиентов, а также благодаря новым компаниям, с которыми мы начали сотрудничество в минувшем году." Действительно, в прошедшем году InfoWatch заключила ряд договоров о сотрудничестве с такими компаниями как Huawei, «Диасофт Платформа», российским представительством Palo Auto Networks и «НТЦ ИТ РОСА», что позволит интегрировать средства контроля информационных протоков от InfoWatch в продукты этих производителей. 

При этом Всеволод Иванов, заместитель генерального директора ГК InfoWatch, отметил, что разработанная компанией технология DLP несколько поменяла своё предназначение. Теперь она уже может не просто фиксировать утечки конфиденциальной информации, но позволяет расследовать инциденты с мошенничеством, воровством активов сотрудниками, саботажем, коррупцией и другими. Продукт не только может собрать необходимый набор материалов для эффективного расследования преступлений внутри компании, но также может оперативно обнаружить подозрительную активность сотрудников во время подготовки хищения. В результате, можно резко сократить число административных преступлений и сократить в компаниях-клиентах непродуктивные расходы.

Для решения подобных задач InfoWatch собирается выпустить осенью этого года новую версию Traffic Monitor 6.0, которую уже можно будет оптимизировать под отраслевые модели угроз. Как пояснил Всеволод Иванов, схемы мошенничества и саботажа сильно зависят от отрасли, хотя шаблоны воровства и коррупции универсальны. Поэтому в продукте будут ядро для выявления общеотраслевых инцидентов и модули для таких вертикалей как банки, нефте-газовые и энергетические компании. Собственно, в прошлом году компания уже начала сотрудничество с производителями банковских приложений «Диасофт Платформа» как раз по созданию вертикального решения для банков. 

Кроме того, InfoWatch собирается инвестировать в создание новой компании на базе инжинирингового центра МИФИ, в котором разработали решение для защиты промышленных сетей АСУ ТП. Продукт представляет собой специализированный контроллер шины датчиков и исполнительных устройств, который защищает от атак как со стороны слабо-защищенной промышленной шины, так и со стороны управляющего программного обеспечения - оно традиционно базируется на универсальных операционных системах. Такой контроллер позволяет защитить промышленное оборудование от вывода его в критические режимы эксплуатации, но также может выявить фальшивые исполнительные устройства, установленные злоумышленниками для проникновения в корпоративную сеть предприятия. Новая компания, которая будет заниматься развитием данной технологии, войдёт в ГК InfoWatch. В ближайшее время компания объявит выпуск данного продукта.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Спрос на услуги по безопасности генеративного ИИ активно растет

По данным Swordfish Security, за услугами по безопасности больших языковых моделей (LLM Security) в 2024 году обращались 35% заказчиков. Спрос на такие услуги растет прямо пропорционально внедрению подобных инструментов в бизнес-практику.

В 2025 году такая практика будет только расширяться, поскольку генеративный интеллект, прежде всего, большие языковые модели, будут внедряться все более активно. В будущем году уровень проникновения генеративного ИИ составит не менее 40%, а к 2030 году может достигнуть и 90%.

Как отметил директор по развитию бизнеса ГК Swordfish Security Андрей Иванов, рост интереса к безопасности больших языковых моделей стал одной из главных тенденций 2024 года. Недооценка таких рисков чревата серьезными проблемами. Среди таких рисков Андрей Иванов инъекции вредоносного кода в промпт, уязвимости в цепочках поставок, выдача ошибочной информации за истину на этапе обучения модели и даже кража модели злоумышленниками.

«В бизнесе используют большие модели для распознавания текста, анализа данных, предиктивной аналитики, поиска, оценки ресурса механических узлов промышленных агрегатов и многого другого. Многие отрасли, та же ИТ, активно используют ИИ-помощников. Например, в DevSecOps мы обучили и применяем модель, которая может анализировать и приоритизировать большой объем уязвимостей кода, таким образом освобождая время для квалифицированных инженеров для других, более сложных и творческих задач, — комментирует Андрей Иванов. — Критичным может оказаться, например, некорректная работа виртуальных ассистентов, которые могут влиять на клиентские решения, аналитику, дающую ошибочную информацию в цепочке поставок. Существуют атаки, отравляющие данные или позволяющие получить конфиденциальную информацию, и так далее. К этому стоит относиться как к любой информационной системе, влияющей на бизнес-процесс и проводящей, в случае компрометации, к потерям репутации и убыткам».

Внедрение ИИ требует корректировки корпоративных политик ИБ. Важно делать акцент на безопасности, а разрабатывать модели необходимо в соответствие с практиками разработки безопасного ПО, анализируя исходный код и зависимости, ответственно относиться к контролю доступа к источникам данных и стараться использовать доверенные алгоритмы обучения, уверен Андрей Иванов. Также важно учитывать то, что многие большие языковые модели используют облачную архитектуру, а это создает угрозу утечки конфиденциальных данных.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru