ИИ внутри российских ИБ-продуктов
Эти средства защиты не охраняют корпоративный ИИ — они сами применяют машинное обучение или языковую модель. Разница принципиальная: DLP с поведенческой аналитикой работает так уже лет десять, а вот ассистент SOC на большой языковой модели появился недавно. В таблице видно, что именно делает модель у каждого продукта и где ИИ подключается отдельным модулем со своей реестровой записью.
Логотипы принадлежат их правообладателям. Использованы в информационных целях.
Ищете, чем защитить собственный ИИ? Это соседняя таблицаТаблица № 007 «Российские продукты для защиты ИИ»: LLM-файрволы и AI-шлюзы, runtime-контроль агентов, red teaming моделей. Здесь их нет намеренно — у этих двух рынков разные покупатели и разные критерии выбора.
| Что делает ИИ или ML | Сайт и документация | |||
|---|---|---|---|---|
| SOC и расследование | LLMКонтекстный поиск сложных инцидентов, краткие пересказы писем и чатов, пользовательские промпты и локальный перевод до 120 языков. Подключается отдельным модулем к «СёрчИнформ КИБ» и имеет собственную реестровую запись. | В реестре№ 32165 от 17.02.2026 | Продукт · документация | |
| SOC и расследование | LLMАссистент дежурной смены: разбор событий, реагирование и расследование инцидентов с контекстом угроз и данными мониторинга. Прежнее название — Innostage SOC Copilot. | В реестре№ 30878 от 26.11.2025 | Портфель продуктов | |
| Наступательная безопасность | LLMАвтоматический внутренний пентест: модель ищет логины и пароли, разбирает конфигурации и готовит сценарии атак. Платформа показывает путь атаки и то, какие техники сработали. | В реестре№ 26215 от 27.01.2025 | Описание ИИ-функций | |
| DLP и данные | MLАнализ коммуникаций и поиск аномалий поведения внутри DLP. Промпты к языковым моделям продукт не фильтрует — приписывать ему защиту от prompt injection нельзя. | В реестре№ 25822 от 28.12.2024 | Продукт · документация | |
| DLP и данные | MLКонтроль каналов и цифровых следов, поиск по содержимому. Смысловой разбор инцидентов добавляет отдельный ИИ-модуль стороннего правообладателя — «ИИ Ассистент КиберЗащиты» из первой строки этой таблицы. | В реестре№ 2468 от 20.12.2016Запись ИИ-модуля — № 32165, это другой продукт и другой правообладатель. | Сайт SearchInform | |
| DLP и данные | MLКлассификация документов и разбор неструктурированных данных. Модули Vision и Prediction добавляют визуальную аналитику, граф связей и прогноз групп риска — это UBA, а не языковая модель. | В реестре№ 10340 от 21.04.2021У Vision и Prediction своих записей нет: ссылаться нужно на запись комплекса. | Портфель · Vision | |
| DLP и данные | MLПоиск персональных данных перед обезличиванием ведётся с помощью ИИ. В обновлении июля 2026 добавлено инкрементальное маскирование PostgreSQL и поднята производительность на PostgreSQL и Oracle. | В реестре№ 15678 от 25.11.2022В реестре запись называется «Гарда Маскирование». | Продукт | |
| Инфраструктура | MLЗдесь машинное обучение и есть сам продукт: детектор аномалий в телеметрии технологических процессов для промышленных установок и сложного оборудования. | В реестре№ 16939 от 21.03.2023 | Продукт и документация | |
Kaspersky Container SecurityООО «Ксими Про» · Лаборатория Касперского |
Инфраструктура | LLMИИ-ассистент KIRA появился в 2026 году: описывает слои образов и помогает разбирать находки. Сама защита контейнеров от разработки до среды исполнения работает без модели. | В реестре№ 16222 от 30.12.2022Правообладатель записи — ООО «Ксими Про». | Продукт · документация KIRA |
| Инфраструктура | MLМониторинг производительности сети: модель обучается «норме» конкретной сети и предупреждает об отклонениях, прогнозная аналитика помогает не доводить до простоя. Продукт представлен в ноябре 2025 года. | Записи нетПродукт молодой, записи по нему в реестре пока не найдено. | Сайт вендора |
Под фильтры ничего не подошло. Сбросьте условия и попробуйте иначе.
Как читать эту таблицу
«ИИ внутри» — не то же самое, что защита ИИ. Продукт из этой таблицы применяет модель к своей обычной задаче: DLP ищет аномалии в переписке, ассистент SOC пересказывает инцидент, пентест-платформа подбирает сценарий атаки. Ни один из них не встаёт между вашими сотрудниками и языковой моделью и не фильтрует промпты. Для этого нужны продукты из таблицы № 007.
Метка «ML» — не упрёк. Машинное обучение в DLP и в промышленной телеметрии работает годами и приносит пользы больше, чем свежий ассистент на языковой модели. Разделение нужно для другого: чтобы «поведенческая аналитика» из презентации не превращалась в разговоре с заказчиком в «у нас тоже ИИ, как у ChatGPT».
Отдельный ИИ-модуль — отдельная реестровая запись. Самый частый источник путаницы: у «СёрчИнформ КИБ» запись № 2468, а у подключаемого к нему «ИИ Ассистента КиберЗащиты» — № 32165, и это разные правообладатели. Такие пары нельзя схлопывать в одну строку коммерческого предложения.
Таблица опубликована под лицензией CC BY 4.0: пользуйтесь, но ставьте ссылку на batrankov.ru.