Lloyd's of London оценила потенциальный ущерб от кибератаки в $120 млрд

Lloyd's of London оценила потенциальный ущерб от кибератаки в $120 млрд

Lloyd's of London оценила потенциальный ущерб от кибератаки в $120 млрд

Экономический ущерб от кибератаки может сравниться по масштабу с финансовыми потерями от природных катастроф, а при самом пессимистичном сценарии потери составят свыше 120 млрд долларов. С такой оценкой выступили в понедельник эксперты британского страхового рынка Lloyd's of London, опубликовавшие соответствующий доклад.

В документе рассмотрен следующий сценарий: хакеры нарушают работу облачного сервиса, что приводит к перебоям в работе компаний, которые завязаны на его использовании, сообщает tass.ru.

"Средние потери в сценарии с перебоем в работе облачного сервиса составляют $53 млрд при чрезвычайном событии. Они могут достигать $121,4 млрд, но также составить и $15,6 млрд, в зависимости от того, какие организации затронуты и как долго продлятся перебои в работе облачного сервиса", - говорится в документе.

При развитии ситуации по самому пессимистичному сценарию потери от кибератаки превысят экономический ущерб от урагана "Катрина", который стал самым разрушительным в истории США. Потери от него составили $108 млрд, из которых $80 млрд пришлось на убытки, подлежащие возмещению со стороны страховых компаний.

При этом эксперты Lloyd's of London отмечают, что в 2016 году ущерб компаний по всему миру от кибератак достиг $450 млрд.

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