Главный немецкий шпион поражается размаху PRISM

Бывший глава Штази завидует системе слежки АНБ

Бывший глава Штази завидует системе слежки АНБ

Вольфганг Шмидт – бывший глава секретной полиции Восточной Германии Штази с большой завистью высказался в недавнем интервью о новейших возможностях для слежки, которые были раскрыты во время скандала с системой PRISM. Данная программа, находившаяся на вооружении АНБ США, позволяла незаметно следить практически за любым пользователем сети Интернет.

«Для нас подобная система стала бы осуществившейся мечтой», – заявил Шмидт в беседе с журналистами.

Бывший разведчик, занимавший ведущий пост в крупнейшем разведывательном управлении во время разгара Холодной войны, также поделился своей точкой зрения на счет того, было ли у США право на осуществление слежки. Напомним, что большинство защитников личных данных полагают, что подобная деятельность выходит за рамки обычной работы спецслужб.

Вольфганг Шмидт.

«Нужно быть по-детски наивным, чтобы считать, что после сбора эта информация более не будет использоваться. В этом и заключается природа секретных правительственных организаций. Единственный способ защитить личные данные пользователей – не позволять государству собирать подобную информацию», – говорит Вольвганг Шмидт.

Тем не менее, Стефан Воле – куратор берлинского Музея Восточной Германии на примере Штази уверяет, что эффективность подобной повсеместной слежки крайне низка. По его словам, когда такое большое количество людей оказываются под колпаком, в большинстве случаев разведчики получают лишь бессмысленные и неинтересные данные. Впрочем, со времен Холодной Войны многое изменилось и сейчас через Интернет на любого пользователя можно найти компрометирующие данные.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru