Наталья Касперская: для обеспечения ИБ умных городов нужен единый подход

Наталья Касперская: для обеспечения ИБ умных городов нужен единый подход

Наталья Касперская: для обеспечения ИБ умных городов нужен единый подход

Президент группы компаний (ГК) InfoWatch Наталья Касперская приняла участие в пленарной программе IV саммита Arab Future Cities Summit Dubai (AFCS Dubai) 2017, который прошел 30 и 31 октября в Дубае, Объединенные Арабские Эмираты (ОАЭ).

В рамках панельной дискуссии глава InfoWatch рассказала о существующих угрозах информационной безопасности в связи с глобальным развитием интернета вещей (IoT) и индустриального интернета вещей (IIoT), а также о проектировании архитектуры системы «умных городов» с учетом необходимости предупреждения внутренних и внешних атак на них.

В своем выступлении Наталья Касперская отметила, что новые технологии появляются быстрее, чем системы их защиты. Обеспечить безопасность каждого устройства, программного обеспечения или системы невозможно, поэтому подходить к развитию «умных городов» на их основе следует со всеми мерами предосторожности, подчеркнула президент ГК InfoWatch.

«Основная проблема заключается в том, что разработчики IoT не задумываются об уязвимости своих устройств, а эксперты в области информационной безопасности не разбираются в работе аппаратной части подобных продуктов, — заметила глава InfoWatch Наталья Касперская. — Решением может стать полноправное участие специалистов по информационной безопасности во время создания нового устройства или системы. В рамках обеспечения безопасности „умных городов“ к этому процессу должны активно подключаться и представители власти».

Президент ГК InfoWatch также напомнила о необходимости международной стандартизации и фундаментального регулирования вопросов информационной безопасности IoT и IIoT.

«Выработка единого подхода к обеспечению информационной безопасности и персональных устройств, и „умных городов“ позволит предупреждать такие вирусные атаки, как NotPetya и WannaCry, — отметила Наталья Касперская. — Защита каждого элемента инфраструктуры с использованием всех существующих технологий безопасности сделает возможным создание защищенных и комфортных городов будущего».

В ходе саммита министр развития инфраструктуры ОАЭ, доктор Абдулла Белхаиф Аль-Нуайми (Abdullah Belhaif AlNuaimi) посетил стенд ГК InfoWatch и ознакомился с локализованным для ближневосточного региона продуктовым портфелем компании.

В рамках выставочной части AFCS Dubai 2017 были представлены решения для предотвращения внутренних угроз информационной безопасности «умных систем» для малого и среднего бизнеса (InfoWatch Person Monitor), средних и крупных предприятий (InfoWatch Traffic Monitor), а также программно-аппаратный комплекс «Тайгафон» для контроля использования смартфонов в рабочей среде. В числе других решений продуктового портфеля компании была продемонстрирована комплексная система автоматической защиты веб-ресурсов InfoWatch Attack Killer. Отдельное внимание было уделено возможностям комплекса услуг и решений для защиты автоматизированных систем управления технологическим процессом (АСУТП) InfoWatch ASAP.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru