В Сколково утекли персональные данные учёных и чиновников

В Сколково утекли персональные данные учёных и чиновников

Похоже, в России наметился серьёзный скандал с утечкой данных и проверка защиты секретной информации. Сайт фонда "Сколково" по ошибке в течение года публиковал персональные данные учёных, экспертов и чиновников. Депутат-единоросс Илья Костунов рассказал нам, что потребовал от руководства иннограда разобраться.

Причём не только по поводу персональных данных, но и более глобально - насколько российские проекты и разработки защищены от технического шпионажа других государств. Костунов говорит, что, например, в закрытой части сколковского сайта для внутренней работы выкладывают разные отчёты с детальными техническими подробностями. Взлом и утечка данных из этой базы могут обернуться для государства миллионными, если не миллиардными убытками, сообщает rbctv.rbc.ru.

Депутат ГД РФ Илья Костунов отмечает:

«Основная суть запроса, она у Вексельберга, которую отправил, - это просьба проинформировать, каким образом защищены данные о проектах, о заявках на проекты "Сколково" от российских учёных и изобретателей, которые хотят сотрудничать с фондом. И какие санкции предусмотрены в случае, если они результаты разработок, на которые до этого потратили годы школы учёных России. Государство выделило десятки миллионов рублей на их поддержку, если вдруг эти разработки утекут в «Майкрософт» или в какую-нибудь другую ведущую корпорацию».

Ну, после сигнала парламентария персональные данные с номерами, разумеется, оперативно убрали из сети. Сам файл доступен и сейчас, но в нём остались только имена и должности экспертов. А до этого, по сути, любой посетитель сайта, не регистрируясь, мог получить номера мобильных телефонов и информацию о служебных и личных авто членов открытого правительства. Фонд принёс им свои извинения, а сотрудник, поместивший файл на страницу, получил дисциплинарное взыскание.

Комментарий Главного аналитика ГК InfoWatch Николая Федотова:

«К счастью, утечка несерьёзная, и никакими убытками не грозит. Но проблема поднята не зря. 

Научные разработки и заявки на ценные патенты должны попадать в надёжно защищенную информационную среду. Иначе, учёные будут остерегаться отправлять чувствительную информацию в незащищенные должным образом фонды. А так можно лишиться многих инноваций».

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