ПАК PT NGFW включен в реестр Минцифры России

ПАК PT NGFW включен в реестр Минцифры России

ПАК PT NGFW включен в реестр Минцифры России

Включение программно-аппаратных комплексов PT NGFW в раздел ПАКов реестра российского программного обеспечения подтверждает, что межсетевой экран нового поколения может внедряться в организациях, которые ограничены в использовании иностранного оборудования.

В реестр российского ПО, в раздел ПАКов, внесены программно-аппаратные комплексы системы управления PT NGFW MNGT-1000, MNGT-5000 и LOG-1000. До конца 2024 года в реестр планируется включение всего модельного ряда PT NGFW, состоящего из семи устройств с производительностью от 100 Мбит/с до 300 Гбит/с.

Аппаратные платформы для межсетевых экранов нового поколения PT NGFW специально разработаны согласно требованиям Positive Technologies для обеспечения максимальной надежности, производительности и удобства использования. Устройства производятся на российских заводах по техническому заданию вендора.

«Работа над собственным программно-аппаратным комплексом — это настоящий вызов для нас. В условиях кардинально изменившегося рынка комплектующих найти поставщиков и самую современную начинку, а затем объединить все в единый ПАК под брендом Positive Technologies — задача, которую мы успешно решили, — комментирует Денис Кораблев, управляющий директор, директор по продуктам Positive Technologies. — Включение ПАКов в реестр — это еще один шаг нашей стратегии по занятию лидерской позиции на рынке NGFW».

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru