Северо-Американские (США) Системы безопасности данных (СБД)

Системы безопасности данных (СБД, англ. Data Security Systems, DS) – это комплекс программных и технических решений, направленных на защиту данных от несанкционированного доступа, утечки или повреждения. Они обеспечивают конфиденциальность, целостность и доступность информации, используя шифрование, контроль доступа, мониторинг и другие механизмы для предотвращения и реагирования на угрозы безопасности.

Безопасность данных как деятельность представляет собой комплекс мер и процессов, направленных на защиту информации от несанкционированного доступа, утечки, изменения или уничтожения. Она включает в себя разработку и внедрение механизмов и технологий, обеспечивающих конфиденциальность, целостность и доступность данных, а также мониторинг информационных систем, выявление и устранение уязвимостей, реагирование на инциденты безопасности и минимизацию рисков, связанных с нарушением защиты информации.

Ключевые аспекты данного процесса:

• анализ угроз и рисков для информационных активов,
• разработка политик и процедур безопасности,
• внедрение технических и программных средств защиты,
• управление доступом к данным,
• шифрование информации,
• мониторинг и аудит безопасности систем,
• обучение персонала принципам безопасной работы с данными,
• реагирование на инциденты и устранение их последствий.

Эффективная реализация деятельности по обеспечению безопасности данных требует комплексного подхода и интеграции различных методов и инструментов. Важную роль в этом процессе играют цифровые (программные) решения, которые позволяют автоматизировать многие аспекты защиты информации, обеспечить масштабируемость и адаптивность систем безопасности к меняющимся условиям и угрозам, а также повысить общий уровень защищённости информационных ресурсов организации.

Системы безопасности данных предназначены для обеспечения комплексной защиты информации от различных угроз, связанных с несанкционированным доступом, утечкой или повреждением данных. Они реализуют набор технологических и программных механизмов, которые позволяют минимизировать риски нарушения конфиденциальности, целостности и доступности информации в информационных системах и при её передаче.

Функциональное предназначение систем безопасности данных заключается в создании защищённой информационной среды, в которой данные остаются недоступными для неавторизованных пользователей, защищены от изменений без разрешения владельца и гарантированно доступны для авторизованных пользователей. Для достижения этих целей системы используют сложные алгоритмы шифрования, механизмы аутентификации и авторизации, системы мониторинга и обнаружения вторжений, а также инструменты для анализа и устранения уязвимостей в информационной инфраструктуре.

Системы безопасности данных в основном используют следующие группы пользователей:

• крупные и средние предприятия, имеющие значительные объёмы конфиденциальных данных и нуждающиеся в защите коммерческой тайны и клиентской информации;
• финансовые учреждения (банки, страховые компании, инвестиционные фонды), для которых критически важна защита данных о счетах, транзакциях и клиентах;
• государственные и муниципальные организации, обрабатывающие персональные данные граждан и информацию, составляющую государственную тайну;
• компании, работающие с персональными данными (медицинские учреждения, образовательные организации), обязанные соблюдать требования законодательства о защите конфиденциальной информации;
• организации, работающие в сфере телекоммуникаций и IT, которые обрабатывают большие объёмы данных и нуждаются в защите инфраструктуры и информационных потоков;
• компании, работающие с критически важными объектами и инфраструктурными проектами, где утечка данных может привести к серьёзным последствиям.

Администрирование

Возможность администрирования позволяет осуществлять настройку и управление функциональностью системы, а также управление учётными записями и правами доступа к системе.

Импорт/экспорт данных

Возможность импорта и/или экспорта данных в продукте позволяет загрузить данные из наиболее популярных файловых форматов или выгрузить рабочие данные в файл для дальнейшего использования в другом ПО.

Многопользовательский доступ

Возможность многопользовательской доступа в программную систему обеспечивает одновременную работу нескольких пользователей на одной базе данных под собственными учётными записями. Пользователи в этом случае могут иметь отличающиеся права доступа к данным и функциям программного обеспечения.

Наличие API

Часто при использовании современного делового программного обеспечения возникает потребность автоматической передачи данных из одного ПО в другое. Например, может быть полезно автоматически передавать данные из Системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) в Систему бухгалтерского учёта (БУ). Для обеспечения такого и подобных сопряжений программные системы оснащаются специальными Прикладными программными интерфейсами (англ. API, Application Programming Interface). С помощью таких API любые компетентные программисты смогут связать два программных продукта между собой для автоматического обмена информацией.

Отчётность и аналитика

Наличие у продукта функций подготовки отчётности и/или аналитики позволяют получать систематизированные и визуализированные данные из системы для последующего анализа и принятия решений на основе данных.

На основе своего экспертного мнения Соваре рекомендует наиболее внимательно подходить к выбору решения. При выборе программного продукта из функционального класса Системы безопасности данных (СБД) необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые определят эффективность защиты информации и интеграцию системы в существующую ИТ-инфраструктуру компании. Прежде всего, следует проанализировать масштаб деятельности организации: для малого бизнеса могут подойти решения с базовым набором функций и относительно невысокой стоимостью, тогда как крупным корпорациям потребуются масштабируемые системы с расширенными возможностями и поддержкой большого числа пользователей и объёмов данных. Также важно учитывать отраслевые требования и нормативные акты — например, в финансовом секторе действуют строгие правила обработки и хранения персональных данных, а в медицинской сфере необходимо соблюдать стандарты защиты конфиденциальной информации пациентов. Не менее значимы технические ограничения: совместимость с уже используемым программным и аппаратным обеспечением, требования к вычислительным ресурсам и сетевым возможностям. Кроме того, стоит обратить внимание на функциональность системы: наличие механизмов шифрования данных, средств контроля доступа, инструментов мониторинга и аудита событий безопасности, возможностей для быстрого реагирования на инциденты и восстановления данных после сбоев.

Ключевые аспекты при принятии решения:

• совместимость с существующей ИТ-инфраструктурой (поддержка используемых операционных систем, баз данных, сетевых протоколов);
• наличие сертификатов и соответствий отраслевым стандартам и нормативам (например, требованиям к защите персональных данных, стандартам информационной безопасности);
• возможности масштабирования системы в соответствии с ростом объёмов данных и числа пользователей;
• набор функций для обеспечения конфиденциальности, целостности и доступности данных (шифрование, контроль доступа, двухфакторная аутентификация, мониторинг активности пользователей, аудит событий);
• механизмы обнаружения и предотвращения угроз (антивирусные модули, системы обнаружения вторжений, средства защиты от DDoS-атак);
• инструменты для быстрого восстановления данных и минимизации простоев в случае сбоев или атак;
• наличие документации, обучающих материалов и поддержки со стороны разработчика;
• стоимость владения системой, включая лицензии, обслуживание и возможные дополнительные расходы.

После анализа вышеперечисленных факторов следует провести тестирование нескольких кандидатов из числа подходящих программных продуктов, чтобы оценить их производительность, удобство использования и эффективность защиты данных в условиях, максимально приближённых к реальным. Также целесообразно привлечь к процессу выбора специалистов по информационной безопасности, которые смогут дать профессиональную оценку техническим характеристикам и возможностям систем, а также учесть специфические риски и требования компании.

Системы безопасности данных (СБД) играют ключевую роль в обеспечении информационной безопасности организаций. Их применение позволяет минимизировать риски, связанные с утечкой, повреждением или несанкционированным доступом к данным, и обеспечивает надёжную защиту информационных активов. Преимущества использования СБД включают:

• Конфиденциальность данных. СБД обеспечивают шифрование и контроль доступа к информации, что предотвращает несанкционированный доступ и гарантирует сохранение конфиденциальности чувствительных данных.

• Целостность информации. Механизмы СБД позволяют отслеживать и предотвращать несанкционированные изменения данных, обеспечивая их целостность и достоверность.

• Доступность информационных ресурсов. Системы обеспечивают бесперебойный доступ авторизованных пользователей к необходимым данным, минимизируя риски сбоев и атак, которые могут нарушить работу информационных систем.

• Соответствие нормативным требованиям. Применение СБД помогает организациям соблюдать законодательные и отраслевые требования в области защиты данных, избегая юридических и финансовых санкций.

• Защита от киберугроз. Современные СБД включают комплексные механизмы обнаружения и реагирования на кибератаки, что существенно снижает риски финансовых и репутационных потерь.

• Снижение рисков утечки данных. Эффективные меры по защите данных минимизируют вероятность утечек, которые могут привести к серьёзным финансовым и репутационным потерям.

• Повышение доверия со стороны клиентов и партнёров. Демонстрация высокого уровня защиты данных укрепляет репутацию организации и повышает доверие со стороны клиентов, партнёров и инвесторов.

Системы управления состоянием безопасности данных

Системы управления состоянием безопасности данных (СУСБД, англ. Data Security Posture Management Systems, DSPM) — это программные решения для непрерывного мониторинга, оценки и коррекции уровня защищённости данных в ИТ‑инфраструктуре организации; они выявляют уязвимости, отслеживают несанкционированные доступы и аномалии в обращении с данными, обеспечивая соответствие политикам безопасности и регуляторным требованиям за счёт автоматизации контроля и отчётности.

Системы предотвращения утечки информации

Системы предотвращения утечки информации (СПУИ, англ. Data Leak Prevention Systems, DLP) — это программные или аппаратные решения, предназначенные для предотвращения несанкционированного выхода конфиденциальной информации за пределы организации. Они помогают обнаруживать и предотвращать попытки передачи чувствительной данных через различные каналы, такие как электронная почта, мессенджеры, съёмные носители и другие.

Системы предотвращения потери данных

Системы предотвращения потери данных (СППД, англ. Data Loss Prevention Systems, DLP) – это комплекс программных и аппаратных решений, предназначенных для предотвращения утечки конфиденциальной информации из корпоративной сети или системы. Они отслеживают и блокируют передачу данных через различные каналы (например, электронную почту, мессенджеры, USB-накопители) и помогают обеспечить соответствие требованиям по защите информации.

Классификатор программных продуктов Соваре определяет конкретные функциональные критерии для систем. Для того, чтобы быть представленными на рынке Системы безопасности данных, системы должны иметь следующие функциональные возможности:

• шифрование данных с применением современных криптографических алгоритмов, обеспечивающих высокий уровень защиты информации,
• реализация многоуровневой системы контроля доступа, позволяющей дифференцировать права пользователей в зависимости от их роли и полномочий,
• мониторинг и анализ событий безопасности в реальном времени с возможностью выявления аномальных паттернов и потенциальных угроз,
• механизмы предотвращения утечек данных, включая контроль каналов передачи информации и фильтрацию контента,
• восстановление целостности данных и защита от несанкционированных изменений с использованием механизмов хеширования и цифровых подписей.

По аналитическим данным Соваре, в 2025 году на рынке систем безопасности данных (СБД) можно ожидать усиления тенденций, связанных с применением передовых технологий для защиты информации, усложнением киберугроз и необходимостью обеспечения соответствия нормативным требованиям. Среди ключевых трендов:

• Развитие технологий искусственного интеллекта и машинного обучения в СБД. Использование алгоритмов ИИ для анализа паттернов поведения пользователей и выявления аномалий, которые могут указывать на попытки взлома или внутренние угрозы.

• Расширение применения блокчейна для защиты данных. Блокчейн-технологии будут использоваться для создания неизменяемых журналов аудита и обеспечения целостности данных, что повысит доверие к системам хранения и передачи информации.

• Усиление внимания к защите данных в облачных средах. С ростом популярности облачных сервисов возрастает потребность в надёжных механизмах защиты данных, размещённых в облаке, включая шифрование и управление доступом.

• Развитие методов защиты от продвинутых постоянных угроз (APT). Разработка комплексных решений для обнаружения и нейтрализации сложных, целенаправленных атак, которые требуют длительного времени для подготовки и реализации.

• Интеграция мультифакторной и биометрической аутентификации. Усложнение процедур аутентификации с использованием нескольких факторов, включая биометрические данные, для повышения уровня защиты учётных записей.

• Автоматизация процессов реагирования на инциденты безопасности. Внедрение систем, способных автоматически обнаруживать инциденты и предпринимать необходимые действия для минимизации ущерба, например, изолирование заражённых сегментов сети.

• Соответствие международным и отраслевым стандартам безопасности. Разработка СБД с учётом требований стандартов и регуляторов, что позволит компаниям легче проходить аудиты и сертификацию, а также снижать риски юридических последствий при утечке данных.

Испания

Arexdata

Россия

Docs Security Suite, Zecurion DLP, MaxPatrol, XSpider, Дозор-Джет, N-Scope, Solar Dozor, ВИКОНТ

Великобритания

Soveren, Egress Prevent, e-Safe DLP

Ирландия

Getvisibility DSPM+

Фиджи

SendGuard for Outlook

США

Enterprise Data Insight Dynamic Data Masking, Polymer, Reco, Lookout Cloud Security Platform, Clearswift Endpoint DLP, CrowdStrike Falcon Data Protection, Flow Platform, CrowsNest, GTB Technologies DLP, ManageEngine Endpoint DLP Plus, Teramind DLP, SecureIT DLP, Google Cloud Sensitive Data Protection, IBM Guardium, IBM Guardium DSPM, Symantec Data Loss Prevention, Altitude Networks Cloud Native DLP, Netskope Data Loss Prevention, Securiti Data Security Posture Management, TrustLogix Cloud Data Security Platform, Dasera Security Platform, SecureCircle Zero Trust DLP for Endpoints, GhangorCloud Information Security Enforcer, Imperva Data Security Fabric, Nightfall, Palo Alto Networks Enterprise DLP, Proofpoint Enterprise Data Loss Prevention, Proofpoint Data Security Posture Management, Safetica, VIPRE SafeSend, Forcepoint DLP, Forcepoint DSPM, Endpoint Protector, Trellix Data Loss Prevention, Microsoft Purview Data Loss Prevention, Strac Data Security Posture Management

Германия

CyberTide, comforte Data Security Platform

Израиль

NetFolder, Polar Security Platform

Китай

SkyGuard DLP

Индонезия

Privacy-i