Современные решения класса NGFW все чаще интегрируют ИИ для управления сетевой безопасностью, переходя от простого обнаружения угроз к контролю трафика и помощи администраторам. Мировые вендоры, такие как Palo Alto Networks, Cisco и Juniper, используют гибридные архитектуры, сочетая локальное машинное обучение с облачными сервисами для анализа событий и автоматизации настроек.
Международные компании активно внедряют ИИ-инструменты управления. Cisco предлагает AI Assistant для работы с политиками, а Check Point и Juniper представили ИИ-помощников для настройки и диагностики. Fortinet в релизе FortiOS 8.0 анонсировала функции контроля AI-приложений и видимость взаимодействий агентов в сети.
Российские разработчики применяют различные подходы. Kaspersky использует ML для эвристического анализа файлов, а Ideco развивает сценарии эксплуатации NGFW. В версии Ideco NGFW Novum v23 реализован модуль Shadow AI Discovery, распознающий 83 протокола ИИ-сервисов, включая ChatGPT и GigaChat, что позволяет применять политики доступа без обязательной расшифровки TLS.
Ideco предоставляет внешние ИИ-сервисы для анализа журналов и правил через REST API в режиме чтения, сохраняя за человеком контроль над изменениями конфигурации. В планах компании на версию 24 — запуск LLM Proxy для логирования сессий и фильтрации запросов, что приближает систему к циклу автономного управления.
При выборе NGFW эксперты рекомендуют проводить пилотные испытания по набору задач: интеграция с ИИ-агентами, аудит правил и обработка сложных сетевых конфигураций. Важно отдавать предпочтение решениям, которые сочетают автоматизированный анализ с сохранением контроля над критическими изменениями политик безопасности.
