Классический VPN подключает пользователя к сети, а не к конкретному приложению. Получив учётные данные одного сотрудника, атакующий становится участником корпоративной сети: может сканировать хосты, обращаться к сервисам, пробовать аутентификацию на внутренних системах. Устройство при этом никак не проверяется — ноутбук без антивируса и корпоративный компьютер в управляемом состоянии подключаются одинаково.

Ideco NGFW Novum решает эту задачу через встроенный ZTNA и IPSec/SSL VPN для совместимости с любыми устройствами.

На упрощённых схемах NGFW часто изображают как последовательный конвейер: межсетевой экран, DPI, IPS, антивирус, WAF. Такая схема удобна для презентации, но создаёт неверное впечатление, будто каждый пакет проходит через все механизмы по очереди, а для усиления защиты достаточно включить больше модулей.

На практике всё зависит от конкретного потока. DNS-запрос, исходящее HTTPS-соединение, другой транзитный трафик и обращение к опубликованному веб-приложению обрабатываются разными механизмами. Поэтому модуль может быть настроен и активен, но не анализировать нужное соединение: профиль IPS не подключён к разрешающему правилу, DNS-запросы уходят через другой резолвер, HTTPS не расшифровывается, а приложение опубликовано через DNAT в обход WAF.

Разберём эту модель на примере Ideco NGFW Novum 22: какой трафик получает каждый механизм, какие данные ему доступны и где чаще всего возникают слепые зоны.

Большая часть крупных российских корпоративных сетей построена на оборудовании Cisco. Миграция болезненная, дорогая и занимает месяцы. Ideco NGFW Novum 22 снимает эту проблему: теперь вы можете встроить российский NGFW в действующую Cisco-инфраструктуру, не меняя протокол динамической маршрутизации с EIGRP на OSPF.

Разбираем на реальных кейсах, что AI-агент уже умеет делать в сетевой безопасности – аудит правил межсетевого экрана, разбор логов IPS и DNS, ред-тиминг – где он экономит часы работы, а где остаётся источником риска. И почему ограничивать нужно не сам AI, а данные, права и действия агента.

Матч, который уже идёт

Пока мир смотрит чемпионат мира по футболу, в кибербезопасности идёт свой чемпионат – AI против AI. С одной стороны поля агенты атакующих: они ускоряют разведку, генерируют эксплойты, двигаются внутри сети. С другой – агенты защитников, которые читают конфигурации, разбирают журналы и помогают специалисту принимать решения быстрее.

Мы в Ideco последние месяцы гоняли AI-агентов на реальных задачах службы ИБ и собрали результаты первых двух десятков аудитов. Сразу зафиксируем главный тезис, чтобы снять лишние ожидания: мы не продаём магическую автоматизацию «без человека». Ценность появляется ровно там, где специалист задаёт агенту контекст, правила, доступы и критерии проверки. Агент ускоряет работу, но безопасность обеспечивают правильно настроенные средства защиты, процесс контроля и экспертная валидация.

Эта статья – практический разбор. Мы показываем конкретные кейсы на Ideco NGFW Novum, но всё описанное переносится на любое средство защиты с нормальным машинным интерфейсом. Речь не про конкретный продукт, а про новый слой автоматизации, который меняет работу безопасника.

От чат-бота 2022 года до автономного агента 2026-го

Чтобы понять, почему агенты «выстрелили» именно сейчас, полезно вспомнить короткую хронологию.

22 июня 2026 года киберагентства альянса Five Eyes заявили: передовые ИИ-модели изменят наступательные возможности в киберпространстве «не за годы, а за месяцы». Рассказываем что именно меняется – и как мы в Ideco отвечаем на эти вызовы: скоростью патчинга, новейшими NGFW-модулями ML IPS и DNS Security на базе ИИ, ZTNA и микросегментацией на производительной архитектуре.

О чём предупредили Five Eyes

22 июня 2026 года агентства по кибербезопасности альянса Five Eyes – США, Великобритании, Канады, Австралии и Новой Зеландии – выпустили совместное заявление «The AI shift in cyber risk: why leaders must act now» (ASD’s ACSC, UK NCSC).

Главный тезис:

«Ожидается, что передовые модели ИИ превзойдут текущие ожидания отрасли и фундаментально трансформируют как наступательные, так и оборонительные кибервозможности. Горизонт – не годы, а месяцы».

Суть не в новых типах угроз, а в скорости: ИИ снижает барьеры для атакующих и сжимает окно между обнаружением уязвимости и её эксплуатацией. Предположения о киберрисках теперь устаревают за месяцы, а не за годы.

Новые модели обладают мощными наступательными кибервозможностями. По данным The Economist, сенатор Марк Уорнер сообщил, что модель Mythos 5 от Anthropic получила доступ почти ко всем засекреченным системам АНБ США «не за недели, а за часы» (The Moscow Times / The Economist). Заголовок, конечно чуть отдает желтизной: единственный источник, официальных подтверждений этому нет. Но факт – Mythos и Fable исключили из свободного доступа.

Класс новых инструментов для быстрого создания эксплойтов – уже не гипотеза. Это меняет требования к защите. И мы подготовились.

Когда в сети нет сегментации, компрометация любого узла открывает атакующему прямой путь ко всему остальному. Бухгалтерский сервер, производственная АСУ ТП, веб-приложение и рабочая станция стажёра существуют в одном пространстве — с точки зрения сетевой связности между ними нет разницы.

Сегментация решает эту проблему архитектурно: каждая зона изолирована, трафик между зонами проходит только через точку фильтрации, компрометация одного сегмента не даёт автоматического доступа к другим. В этой статье разбираем, как это реализовано в Ideco NGFW Novum версии 22 — на уровне механизмов, а не маркетинговых описаний.

Взяли один агент, один навык и одну выгрузку правил Ideco NGFW – и прогнали её через GigaChat Max и Claude Opus 4.8. Рассказываем, что из этого получилось, почему «настоящего» агентского теста не вышло и сколько всё это стоило в токенах и рублях.

Зачем мы это затеяли

В прошлой статье – «Пещера Аладдина для безопасника» – мы показывали, как автономный агент Hermes с открытой библиотекой Agent Skills разбирает IPS-логи и проводит аудит правил межсетевого экрана Ideco NGFW. Тогда мы сравнивали бесплатную фронтир-модель и платную Claude Opus и сделали осторожный вывод: для первичного triage хватает дешёвой модели, а для глубокого расследования лучше брать сильную.

Тот эксперимент оставил открытым один очевидный вопрос. Все «сильные» модели в нём были западными. А что покажет российская LLM на той же задаче?

Вопрос не праздный. Если вы – банк, госкомпания или объект КИИ, отправлять выгрузку правил вашего боевого файрвола в облако Anthropic – это в лучшем случае разговор с юристами, в худшем – прямое нарушение. GigaChat от Сбера работает в российском контуре, и если он справляется с аудитом конфигураций на приемлемом уровне, это меняет картину для целого класса заказчиков.

Поэтому мы взяли один и тот же агент (Hermes), один и тот же навык аудита и одинаковые входные данные – и подставили под него две модели: GigaChat Max и Claude Opus 4.8 (задумку с тестированием Claude Fable 5 для этой же задачи реализовать не удалось, со всеми нашими ИБ-скиллами он работать отказался, даже когда был доступен).

Третья часть серии про security-навыки Hermes Agent. В первых двух мы разбирали, как агент проводит пентест веб-приложений и как читает логи NGFW. Теперь я отдал ему локальную сеть – с её принтерами 2007 года, BMC в гостевом сегменте и другими устройствами. Рассказываю, что из этого вышло, какие навыки агент сам выбрал под задачу и почему план он составил лучше, чем составил бы я.

Если пропустили начало серии:

· Web-pentest skill в Hermes Agent: как агент проводит пентест веб-приложений

· Пещера Аладдина для безопасника: 754 навыка для AI-агента и что будет, если использовать их для своего NGFW

Среда, утро

Mac Mini бесшумно работает на столе рядом с рабочим ноутбуком. На нём – Hermes Agent и Opus 4.8. Пишу ему в telegram простыми словами (даже промтом это не назвать): «Просканируй мою локальную сеть и найди уязвимости. Авторизую – это моя рабочая сеть».

И можно сходить за кофе.

Раньше эта фраза означала бы вечер с nmap, блокнотом и матом сквозь зубы. Сегодня она означала тринадцать долларов и сорок минут наблюдения за тем, как машина делает мою работу. Причём аккуратнее, чем сделает ее любой джун-безопасник.

Дисклеймер, без которого нельзя. Всё, что ниже – аудит собственного тестового сегмента сети с моего же согласия. Не повторяйте это в чужих сетях, за что можно понести ответственность.

Сначала агент не побежал сканировать. Он подумал

Вот это меня и зацепило.

Я ждал, что Opus сразу выплюнет nmap -sV и начнёт долбить подсеть. Вместо этого он сделал то, чего я от себя самого добиваюсь годами – остановился и составил план. Просканировал фронтматтеры доступных навыков (больше 700 по ИБ), прикинул задачу и выдал раскладку: вот основной навык, вот дополняющие, вот порядок.

Разбираемся с открытой библиотекой Agent Skills для кибербезопасности на 754 навыка, показываем, как она устроена, и проводим живой эксперимент: даём агенту Hermes два навыка и просим разобрать реальный IPS-лог и провести аудит правил файрвола – сначала на бесплатной модели Owl Alpha (из-за того что подобную модель при желании можно использовать локально), затем на платной Opus 4.8 (Cloude Security). Сравниваем, где проходит граница между «бесплатно» и «дорого, но качественно».

Откуда взялась «пещера»

В одну ночь у нас на столе оказались четыре вещи: открытый репозиторий с 754 (!) навыками по ИБ для AI-агентов, автономный агент Hermes от Nous Research, LLM-модели Owl Alpha и Opus 4.8, а также открытое API Ideco NGFW в markdown-формате и соответствующий тестовый сервер.  Собрали всё вместе и проверили на что способен AI-native администратор NGFW.

Ощущение от первого захода в репозиторий было ровно как у Аладдина в пещере: вокруг сундуки с готовыми playbook'ами, на каждый второй случай из жизни безопасника. Volatility3 для дампов памяти, Zeek для разбора PCAP, Sigma-правила под Kerberoasting, разбор Cobalt Strike beacon, форензика облаков на трёх провайдерах. И ключ ко всему этому богатству – почти любая LLM, которая умеет в tool calling.

Проведем эксперимент: два конкретных навыка из сетевой безопасности, один агент, реальные данные. И в конце – где здесь грабли, на которые легко наступить.

Что такое Agent Skills и почему это не просто очередные промпты

Agent Skills – это открытый формат для расширения возможностей AI-агента специализированными знаниями и рабочими процессами. Вместо того чтобы каждый раз промтом объяснять модели, «как senior-аналитик расследует утечку через DNS-туннель», вы один раз описываете этот workflow в структурированном виде – и подкладываете агенту.

Разбираем web-pentest skill в Hermes Agent – встроенный навык, который превращает AI-агента в пентестера с методологией «No Exploit, No Report». Прошли весь kill chain на трёх реальных веб-приложениях, потратили 23,5 млн токенов и собрали выводы о том, где у такого подхода реальная ценность, а где – предел.

Мы в Ideco занимаемся сетевой безопасностью, и нам интересно не только то, как агенты атакуют сети, но и то, как они меняют сам процесс пентеста. Поэтому мы взяли open-source агента Hermes Agent, подключили к нему web-pentest skill и прогнали через него три реальных веб-приложения. В статье – архитектура навыка, разбор пяти фаз, защитные ограничения (guardrails) и попытка понять где у такого подхода предел и какая работа остается людям.

AI-пентест 2026: от обёрток над ChatGPT к автономным агентам

За полтора года после выхода GPT-4 рынок offensive-инструментов на базе LLM вырос с единиц до нескольких десятков. Исследовательская команда Hadrian к марту 2026 насчитала 70 open-source инструментов AI-пентеста; до релиза GPT-4 в апреле 2023 их было меньше пяти. Это автономные end-to-end агенты, генераторы эксплойтов, фреймворки для LLM red-teaming и CTF-агенты.

Подтянулся и коммерческий сегмент. xBow первым из машин возглавил глобальный leaderboard HackerOne и закрыл больше 200 zero-day без ложных срабатываний; в марте 2026 компания подняла раунд, превысивший оценку в 1 млрд долларов. NodeZero от Horizon3.ai первым полностью прошёл бенчмарк Game of Active Directory за 14 минут – задачу, на которой спотыкались GPT-4o, Gemini 2.5 Pro и Claude Sonnet 3.7.

Атакующие давно не ломают стены – они входят в дверь по легитимным учетным данным. Разбираем, почему модель периметра: «межсетевой экран + VPN + кольцо доверия» структурно несостоятельна, как идентификатор становится новой плоскостью управления безопасностью и что меняет появление AI-агентов как самостоятельного класса субъектов.

Сценарий, с которого начинается типичный взлом в 2026 году

Сотрудник компании открывает фишинговое письмо, переходит по ссылке, получает на ноутбук инфостилер. В течение нескольких минут вредонос выгружает то, что лежит в браузере: сохранённые пароли, cookie-файлы, активные SSO-сессии Entra ID и облачных сервисов. Через сутки лог уходит на теневую торговую площадку, где его покупают за десятки долларов. Ещё через несколько дней атакующий открывает браузер, подставляет украденную сессию – и логинится в корпоративный SaaS. MFA не срабатывает: токен уже аутентифицирован. Межсетевой экран ничего не видит: это обычный HTTPS с легитимным User-Agent.

Согласно отчету Verizon DBIR 2025 (авторитетному источнику в области ИБ), злоупотребление учётными данными – доминирующий вектор первичного доступа второй год подряд: 22% всех подтверждённых взломов начинаются именно с украденных учётных данных, а на веб-приложениях этот показатель доходит до 88. 54% жертв вымогательского ПО имели предварительную компрометацию в логах инфостилеров ещё до атаки. В прошлом году вредоносы-инфостилеры увели 1,8 млрд учётных данных и обеспечили 86% взломов.

Атакующему часто не нужен эксплойт. Не нужен 0-day. Не нужен обход NGFW. Ему достаточно того, что у вас есть пользователь, у пользователя есть учётные данные, а у учётных данных – действующая сессия.

К 2028 году в корпоративных средах будет работать 1,3 млрд AI‑агентов, а классическая модель identity по‑прежнему исходит из допущения «один деятель — один человек». Разбираем, что ломается в аутентификации, почему service account и OAuth‑токен больше не закрывают задачу, и как мы в Ideco смотрим на ближайшее развитие средств защиты: непрерывная биометрия для людей и делегированные токены для агентов.

Цифры, которые ломают ИБ‑ландшафт

На RSAC 2026 Microsoft, опираясь на прогноз IDC, заявила о 1,3 млрд AI‑агентов в корпоративных средах к 2028 году (Windows Forum, RSAC 2026, Lantern Studios). Это не «копилоты, которые помогают писать письма» или «чатики» — это автономные исполнители, у которых есть права, токены и доступ к продуктовым системам.

Мы сами уже видим лавинообразное «нашествие агентов» как в собственной, так и в чужих корпоративных сетях.

Атакующая сторона тоже меняется. В отчёте о кампании GTG-1002 Anthropic зафиксировала первую массовую AI‑оркестрированную операцию: взломанная версия Claude, подключённая к набору MCP‑серверов, выполнила 80–90% тактических операций самостоятельно — разведку, поиск уязвимостей, эксплуатацию, сбор учётных данных, латеральное движение (Anthropic, Disrupting the first reported AI‑orchestrated cyber espionage campaign, Paul, Weiss разбор). Человек был нужен на 4–6 точках принятия решений за всю кампанию.

И последняя цифра, без которой картина неполная. По 2025 Identity Security Landscape от CyberArk (опрос 2 600 ЛПР‑ов в сфере ИБ), на каждую человеческую идентичность в средней организации приходится 82 машинных; 42% этих NHI имеют привилегированный доступ или доступ к чувствительным данным, при этом 88% респондентов всё ещё относят определение «привилегированный пользователь» исключительно к людям. 87% компаний за последние 12 месяцев пережили минимум два успешных identity‑центричных инцидента.

В 2020-ом году отправившись на рекомендованную всем «удаленку» мы в Айдеко перекроили весь роадмап продукта и быстро выпустили Ideco UTM VPN Edition – версию с расширенными возможностями по организации, защите и контролю доступа удаленных сотрудников. Делать что-то другое в IT-продукте в это время казалось несвоевременным. Примерно, как сейчас – не использовать AI-инструменты в работе и AI-функциональность в продукте для защиты. В то время, когда злоумышленники вовсю используют AI-инструменты. И атаки становятся все изощреннее и быстрее.

В 2025 году зафиксировано 90 zero-day эксплойтов в дикой природе. 44% атак нулевого дня нацелены на корпоративные сетевые устройства - NGFW и VPN-шлюзы. Среднее время от публикации CVE до первой эксплуатации в реальных атаках сократилось до 5 дней и еще более сократится. Ни одна сигнатурная база не успевает за этим темпом. Рассказываем, как мы работаем над ML-модулем обнаружения вторжений в Ideco NGFW, что показал натурный эксперимент с ИСП РАН на 73 миллионах сессий и какие ограничения у этого подхода.

Почему сигнатуры перестают справляться

Сигнатурный IPS работает принципиально так же, как антивирус в 1990-х: есть база известных угроз, есть входящий трафик, есть сравнение. IPS - при всей мощи, работает с заранее описанными паттернами.

Проблема не в самом подходе - проблема в скорости появления угроз. По данным Google Threat Intelligence Group, в 2025 году в дикой природе было зафиксировано 90 zero-day эксплойтов. По данным RAND Corporation, среднее время жизни zero-day атаки до её обнаружения составляет 312 дней. За это время сигнатура не появится: её невозможно написать на то, что ещё не обнаружено.

Интеграция SD-WAN и NGFW (Next-Generation Firewall) давно стала нормой у западных вендоров, но в России сетевая и ИБ-команды по-прежнему часто живут в разных консолях. Посмотрим, во сколько обходится этот разрыв, что даёт их объединение - и как мы реализовали SD-WAN с SLA-маршрутизацией в Ideco NGFW 22 Novum.

Две команды, одна сеть, ноль координации

В типичной российской компании с филиальной сетью за маршрутизацию и каналы связи отвечает сетевая команда, а за межсетевой экран, IPS и политики доступа - команда ИБ. Инструменты разные, консоли разные, приоритеты разные.

На бумаге это выглядит как разумное разделение ответственности. На практике - как разрыв, который стоит больших денег на решения и времени на администрирование.

В апреле 2026 года мы выпускаем обновление Ideco NGFW Novum. Это плановый релиз, в котором развиваются пять направлений: централизованное управление, защита DNS, управление удалённым доступом, SD-WAN и кластеризация. Ниже разбираем, что именно изменилось и какие задачи это решает.

Anthropic выпустила модель, которая за несколько недель нашла тысячи неизвестных уязвимостей во всех основных ОС и браузерах. ФРС и Минфин США экстренно собрали руководителей крупнейших банков. Разбираемся, что это значит для архитектуры безопасности в реальной организации – и что CISO стоит пересмотреть уже сейчас.

Три события апреля 2026 года

В начале апреля произошло три события, которые стоит рассматривать вместе. По отдельности каждое из них – просто громкая новость. Вместе – маркер перехода к другой модели угроз.

Событие первое. 7 апреля Anthropic представила Claude Mythos Preview – фронтирную LLM (Large Language Model – большая языковая модель), которая автономно обнаружила тысячи критических уязвимостей нулевого дня во всех основных операционных системах и браузерах. Среди находок – 27-летний баг в OpenBSD и 16-летняя уязвимость в FFmpeg. Но модель не просто обнаруживает уязвимости – она самостоятельно выстраивает цепочки из нескольких багов и создаёт рабочие эксплойты. В одном из примеров Mythos Preview скомбинировала четыре уязвимости в браузере, чтобы выйти из песочницы рендерера и обойти защиту ОС.

Чтобы оценить масштаб: предыдущая модель Anthropic, Claude Opus 4.6, успешно эксплуатировала уязвимости в JavaScript-движке Firefox менее чем в 1% случаев. Mythos Preview – в 72%. Но даже Opus, например, за 4 часа смог написать два рабочих эксплойта к уязвимости CVE-2026-4747 в ядре FreeBSD.

Событие второе. Anthropic запустила Project Glasswing – закрытый консорциум, куда вошли AWS, Google, Microsoft, Apple, CrowdStrike, Palo Alto Networks, Cisco, NVIDIA, JPMorgan Chase, Linux Foundation и ещё более 40 организаций. Задача – применить возможности Mythos для защиты критической инфраструктуры, пока модели с аналогичными способностями не стали доступны злоумышленникам. Anthropic выделяет до $100 млн в кредитах на использование модели участниками и $4 млн – на поддержку безопасности open-source проектов. Публичного доступа к Mythos нет. Конкретного срока выхода – тоже (и скорее всего в таком виде модель не выйдет из-за слишком высокой стоимости работы, а постепенно способности Opus 5.0, 6.0 догонят ее).

История про сумасшедшую скорость изменений. Пока мы в Ideco создавали задачи в Jira, исследовали технологии и возможность реализации модуля «LLM Firewall» в Ideco NGFW — ландшафт угроз использования AI принципиально изменился и все приходится переделывать заново.

Первое поколение LLM Firewall проектировалось для защиты чат‑интерфейсов: пользователь отправил запрос — модель ответила — файрвол отфильтровал. Похоже на известную нам работу прокси‑сервера или DLP‑решения. Но за 2025–2026 годы индустрия резко перескочила от «чатов» к автономным агентам, которые вызывают инструменты, ходят в базы данных, принимают решения и общаются с другими агентами. Концепция LLM Firewall переродилась раньше, чем полностью оформилась ‑в Agent Runtime Security. Но назвать сегодняшние stateless‑фильтры промптов «решением проблемы безопасности агентов» — значит обманывать всех и продавать «воздух».

Два года назад разговор об LLM‑безопасности сводился к простой формуле: не дать пользователю сломать чатбот (если конечно отбросить «драконовские» и не выполнимые в современных компаниях требования — ЗАПРЕТИТЬ). Prompt injection, jailbreak, утечка персональных данных — вот и весь threat model. Ответ рынка был логичен: поставить прокси между пользователем и моделью, отфильтровать вредоносный или содержащий чувствительные данные промпт на входе, проверить ответ на выходе. Но тут уже можно было столкнуться со сложностью — «фильтрующей» модели нужно было поддерживать контекст в водовороте вопросов и ответов в чате, что не просто и требует большой мощности.

31 марта 2026 года один из самых популярных npm-пакетов в мире превратился в оружие. Разбираем, как устроена атака на цепочку поставок через axios, почему классические средства защиты могут не выручить на этапе заражения – и как DNS-уровень оказался барьером, который предотвратил крупнейший инцидент.

Мгновенная атака

Представьте, что вы едете в отель. Один из больших сетевых - из более чем 5000 отелей по всему миру. Устали после пересадки и с единственной мыслью в голове - как можно скорее добраться до номера и открыть ноутбук, доделать задачи к утреннему релизу.

Все еще хорошо – информационная система сети отелей работает исправно, заселяя больше 500 гостей в минуту.

Вы открываете дверь такси и выходите. До стойки ресепшн рукой подать, идти чуть больше минуты - 89 секунд. Но дойдя до нее вы видите, как меняется лицо администратора. Глядя в экран, она видит сообщение о сбое всех систем.

Именно столько – 89 секунд прошло между публикацией вредоносной версии axios и первым заражением. Горизонтальное же продвижение злоумышленников, вооруженных мощью автономных AI-агентов может быть мгновенным. Получив доступ к переменным окружения, токенам CI/CD, ключам доступа к облакам, БД, API платёжных шлюзов, секретам Kubernetes с компьютеров разработчиков – дальнейшее дело техники.

И это реальное описание того, что могло бы случиться, если бы клиент не использовал сервис DNS-фильтрации.

Классическая архитектура сетевой безопасности строилась вокруг одной предпосылки: существует чёткая граница между «внутри» и «снаружи». Межсетевой экран нового поколения (NGFW) стоит на этой границе и инспектирует трафик. Модель работала, пока сотрудники сидели в офисе, приложения — в корпоративном ДЦ, а удалённый доступ оставался исключением из правил.

Сегодня, особенно в эпоху «после ковида» и во времена рассвета облаков, это уже не так. Мы в Айдеко сами живем «гибридной» реальности с 2021-го года: работая полностью распределенной по всей России командой 300+ сотрудников в гибридной цифровой среде (где множество сервисов в облаках, но есть и локальные устройства и серверы связанные с необходимостью работы с «железом» ПАК‑ми, стендами для нагрузочного тестирования NGFW и т.п.).

Наша цель — предоставить корпорациям решение для организации безопасной работы с современной ИТ‑инфраструктурой где бы не находились сотрудники: на удаленке, в командировке, в офисе или других странах.

Классический NGFW в таких условиях остается необходимым — но его одного уже недостаточно.

Ответом индустрии стала архитектура SASE (Secure Access Service Edge), предложенная Gartner в 2019 году. SASE объединяет сетевые и security‑функции в единую облачную платформу. Глобальные вендоры уже перестроили свои продуктовые линейки: Palo Alto Networks развивает Prisma SASE, Fortinet — FortiSASE, Zscaler выстраивает cloud‑native SSE‑платформу. По данным Gartner, к 2028 году 50% SASE‑развёртываний будут базироваться на решении одного вендора — с 30% в 2025 году. Консолидация ускоряется.

Подавляющее большинство вредоносного ПО использует DNS-протокол для связи с командными серверами, эксфильтрации данных или перенаправления трафика. При этом почти 60% организаций не осуществляют мониторинг DNS-трафика на регулярной основе. Между тем защита DNS это довольно крупный продуктовый домен в сфере информационной безопасности. Мировой рынок DNS Security уже оценивается в $1,6–2,0 млрд и растёт на 10–14% ежегодно. Разбираемся, что стоит за этой технологией, кто её развивает за рубежом и в России, и чего от нее ждать в ближайшие годы.