Компания Trend Micro Incorporated ожидает, что в новом году организации по всему миру будут лучше подготовлены к сдерживанию киберрисков – благодаря в том числе «облачному» подходу. Значительный эффект обеспечат исследования, прогнозирование и автоматизация.

Также в основном сценарии экспертов тот факт, что в свете продолжающейся повсеместной «удалёнки» атаки программ-вымогателей сойдутся на рабочих нагрузках в «облаках» и ЦОДах, а также на незащищенных сервисах. Кроме этого, под прицелом окажутся IoT-системы, глобальные цепочки поставок и функции DevOps. Хакеры прибегнут к вновь обнаруженным уязвимостям в «рекордно короткие сроки».

Большинство компаний – по прогнозу TMI – уже будет готово к этим вызовам, поскольку внедрение стратегии упреждающего снижения рисков уже запущено. Малые и средние предприятия, ориентированные на облачные вычисления, в свою очередь ожидаемо улучшат базовую защиту.

15 декабря, 2021

Подписаться на новости BIS Journal / Медиа группы Авангард

Подписаться
Введите ваш E-mail

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных

28.02.2024
Перебои в работе сервисов могут быть связаны с перенастройкой ТСПУ-харда
28.02.2024
Apple сосредоточится на проектах генеративного ИИ
28.02.2024
Минцифры: Для большинства средств защиты у нас аналоги есть
28.02.2024
Минцифры: Вопрос доверия имеет первостепенное значение
28.02.2024
Касперская: Проблема с SSL-сертификатами не в разработке, а в их внедрении
28.02.2024
Челябинская область — на седьмом месте в рейтинге цифровой трансформации
28.02.2024
Проекты по импортозамещению меняют поведение пользователей и культуру
28.02.2024
НКЦКИ: При импортозамещении наблюдаются проблемы организационного плана
28.02.2024
Работа системных администраторов — важный механизм в импортозамещении
28.02.2024
РЖД: Мы очень внимательно относимся к вопросам импортонезависимости

Стать автором BIS Journal

Поля, обозначенные звездочкой, обязательные для заполнения!

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных