Инасайдер или слишком добросовестный работник?

Инасайдер или слишком добросовестный работник?

Американский производитель устройств для тестирования асфальта компания Pine Instrument обвинила сотрудника в краже и незаконном использовании принадлежащей ей интеллектуальной собственности. В Pine Instrument заявили, что Гордон Бейкер (Gordon Baker), бывший менеджер по продажам и поддержке клиентов, скопировал и передал прямым конкурентам базу клиентов, чертежи, внутренние инструкции, другую конфиденциальную информацию, пишет издание The Herald.

Сам сотрудник признал, что действительно скачивал указанные данные. Бейкер не имел доступа к почтовой системе Pine Instrument извне, поэтому многие документы просто отправлял с работы на свой личный ящик. Проекты, которые он вел, требовали полной занятости, в том числе в выходные из дома. Однако он не передавал эту информацию конкурирующей компании - Controls USA Inc. - даже после того, как стал там работать, сообщает infowatch.ru.

«Гордон Бейкер имел доступ к конфиденциальной информации о большинстве, если не о всех клиентах компании. Любые неосторожные действия с этими данными могли привести к серьезному ущербу для нашей компании», – заявили в Pine Instrument.

Впрочем, по словам Бейкера, его работодатель никогда не говорил ему о конфиденциальном характере информации, к которой бывший менеджер имел доступ: «Я впервые узнал о претензиях компании из текста искового заявления». Нынешний работодатель Бейкера также подчеркивает, что никогда не получал от него никакой секретной информации или чертежей.

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