Positive Technologies выходит на рынок защиты данных

Positive Technologies выходит на рынок защиты данных

Positive Technologies выходит на рынок защиты данных

Компания Positive Technologies, лидер в области результативной кибербезопасности, выходит на новый для себя рынок защиты данных. На Positive Security Day, главной ежегодной конференции о продуктах Positive Technologies, вендор представил MVP-версию PT Data Security — единого решения для защиты данных, независимо от их типа и места хранения, с функцией автоматизированной классификации информации по уровню значимости.

За последние несколько лет инфраструктура хранения и обработки данных в компаниях эволюционировала технологически и выросла в объемах.

Из изолированных и слабо связанных сегментов она превратилась в систему со множеством неструктурированных и локализованных в разных частях элементов со сложными и постоянно изменяемыми связями. На этом фоне созданные ранее решения оказываются малоэффективными и не позволяют выстроить комплексную систему безопасности, поскольку каждое из них предназначено для решения узких задач: одно — для защиты баз данных, другое — для защиты файловых хранилищ, третье — для мониторинга действий сотрудников. Такой атомарный подход – причина  появления слабых мест в инфраструктуре, которыми пользуются хакеры: например, каждая вторая успешная атака на организации в первом полугодии 2024 года, согласно исследованию Positive Technologies, обернулась утечкой.

«Для большинства компаний собираемые и накопленные ранее данные, объем которых может исчисляться петабайтами, — один из самых ценных активов. На фоне возросшего интереса хакеров к информации, а также недостатков существующих систем кибербезопасности созрела потребность в принципиально новом решении. Оно должно защищать данные в любом виде, где бы они ни находились: в базах данных, файловых, объектных, корпоративных хранилищах, в озерах данных, на веб-порталах. PT Data Security — именно такое решение», — отмечает Денис Кораблев, управляющий директор, директор по продуктам Positive Technologies.

PT Data Security позволяет в реальном времени и с минимальным участием оператора отслеживать состояние инфраструктуры и выявлять критически значимые элементы, которые содержат наиболее чувствительные для бизнеса данные, а также анализировать текущую матрицу доступа и обращения к ним. В результате компания получает представление о реальном состоянии и уровне защищенности инфраструктуры данных, что помогает вовремя предупредить кражу информации и усложняет злоумышленникам возможность длительно и незаметно присутствовать в инфраструктуре.

«Важная функция PT Data Security — автоматизированная классификация данных, независимо от того, в каком виде они представлены. Внутри решения — набор специфичных для каждой отрасли правил и моделей, позволяющих искать различные классы критически значимых сведений. За счет унифицированного подхода PT Data Security агрегирует информацию в одном месте. Бизнес может не думать о том, как именно и в каком формате она хранится, а сразу сфокусироваться на защите», — комментирует Виктор Рыжков, руководитель развития бизнеса по защите данных в Positive Technologies.

По оценке ЦСР, отечественный рынок средств защиты данных является самым быстрорастущим сегментом в отрасли. В 2023 году он увеличился на 93% от показателя годом ранее и достиг отметки 23 млрд рублей, составив 12% от общего рынка ИБ. В то же время эксперты Positive Technologies отмечают, что доля сегмента по-прежнему остается низкой и его потенциал не раскрыт. Они связывают это в первую очередь с отсутствием продуктов, которые эффективно решали бы проблемы безопасности данных. С появлением подобных инструментов доля сегмента защиты данных может приблизиться к половине всего объема рынка информационной безопасности, который, по оценке ЦСР, к 2028 году составит 715 млрд рублей. Positive Technologies планирует занять не менее 50% сегмента защиты данных к 2028 году.

PT Data Security — проприетарное ПО. Вендор создает решение своими силами, без заимствования фрагментов с открытым исходным кодом. Разработка ведется с начала 2024 года, выпуск коммерческой версии запланирован на вторую половину 2025 года.

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