В среднем компании теряют от утечек данных $3,8 млн в год

В среднем компании теряют от утечек данных $3,8 млн в год

Исследование «2015 Global Cost of Data Breach Study» было проведено организацией Ponemon Institute при поддержке IBM. Согласно опубликованным результатам, средний годовой убыток крупных мировых компаний от утечки данных составил 3,8 млн долл., что на 23% больше аналогичного показателя 2013 года.

В большинстве стран зафиксирован рост ущерба от одной потерянной или украденной записи. Этот показатель вырос на 6% в 2014 году и составил в среднем 154$ по сравнению с 145$ в 2013, Самая высокая стоимость украденной записи обнаружена экспертами в сфере здравоохранения, где ущерб может достигнуть 363$. Самый стремительный рост стоимости потери данных показала индустрия розничной торговли, где за год ущерб увеличился с 105$ до 165$.

Основные результаты исследования:

  • Исследование показало, что управление непрерывностью работы бизнеса позволяет снизить ущерб от утери данных в среднем на 7,1$ на одну украденную или утерянную запись.
  • Наиболее дорогостоящие потери данных происходят в США и Германии, где ущерб от одной утечки составляет 217$ и 211$, соответственно. Самые низкие показатели в Индии и Бразилии, 56$ и 78$, соответственно.
  • Стоимость утечки данных варьируется в зависимости от отрасли. Потеря или похищение одной записи конфиденциальных данных в среднем стоит 154$. Сильнее всего страдают от взломов компании из области здравоохранения: потеря одной записи обходится им примерно в 363$. Для сравнения, для компаний в транспортной отрасли аналогичный показатель оценивается в 121$, а в государственном секторе – в 68$.
  • Во многих странах основной причиной (47%) утечек данных для компаний, принявших участие в исследовании, стали действия хакеров и злоумышленников. Затраты на распознавание атак и восстановление после них в среднем достигают 170$. В то же время, утечка данных в результате системных сбоев стоит 142$ за запись, а ошибка, вызванная человеческим фактором - 137$.
  • Время, потраченное на распознавание атак и восстановление после них, напрямую влияет на размеры финансовых потерь. Чтобы обнаружить вредоносные атаки в среднем потребуется 256 дней. В то же время, ошибки, вызванные человеческим фактором могут быть выявлены в течение 158 дней.
  • После утечки данных меньше клиентов сохраняют лояльность организации. По данным 2015 года, в среднем потеря клиентов стоит компаниям 1,57 млн долл.
  • Крупных утечки данных (более 10 000 записей) наиболее вероятны в бразильских и французским компаниях. В то же время, в Германии и Канаде такая возможность наименее вероятна.  
  • Более активная роль совета директоров в борьбе с утечками данных или приобретение страховки может снизить расходы, связанные с потерей или кражей информации в среднем до 5,5$ за запись. 

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