Absolute: 100% инструментов для защиты конечных точек ненадежны

Absolute: 100% инструментов для защиты конечных точек ненадежны

Absolute: 100% инструментов для защиты конечных точек ненадежны

Согласно отчету компании Absolute, 100% инструментов для защиты конечных точек рано или поздно терпят неудачу. Прийти к такому выводу экспертам помог анализ данных, полученных с шести миллионов устройств, установленных в 12 тыс. организациях. Анализ проводился в течение года.

В исследовании под названием «2019 Global Endpoint Security Trends Report» компания Absolute утверждает, что каждый дополнительный инструмент только усложняет стратегию защиты, а также увеличивает шанс провала перед лицом киберугроз.

Специалисты области предсказывают, что к 2020 году глобальные расходы на защиту конечных точек достигнут $128 миллиардов. Такой подход объясним, так как 70% инцидентов с утечками информации происходят по причине плохой защищенности конечных точек.

В Absolute считают, что сложность инструментов для контроля конечных точек создает для организаций ложное чувство защищенности. На деле же это выливается в дополнительные риски, связанные с отказом подобных инструментов.

Статистика, собранная Absolute, говорит о следующем:

  • 42% всех проанализированных конечных точек не всегда защищены.
  • 2% агентов терпят неудачу каждую неделю. В результате 100% инструментов для защиты конечных точек ненадежны.
  • 100% устройств в течение года по меньшей мере один раз столкнутся с проблемой должного контроля шифрования.
  • Практически 1 из 5 устройств становится недоступным в результате ошибки в работе инструмента для управления.

«Постоянно развивающиеся киберугрозы заставляют организации внедрять дополнительные слои защиты конечных точек. В результате вся схема становится сложной, дополнительно страдает производительность. На выходе же мы поучаем недостаточную защищенность конечных точек», — комментирует отчет Absolute глава компании Кристи Уайт.

ИИ-агент попытался шантажом протолкнуть свой вклад в opensource-проект

Получив отказ в приеме предложенных изменений, автономный ИИ-кодер MJ Rathbun перешел на личности и попытался публично оскандалить мейнтейнера matplotlib, усомнившись в его компетентности и обвинив в дискриминации.

В своем блоге взбунтовавшийся помощник также заявил, что Скотт Шамбо (Scott Shambaugh) попросту боится конкуренции. В подтверждение своих слов он раскритиковал вклад оппонента в опенсорсный проект, подтасовав результаты «расследования».

В ответ Шамбо, тоже в паблике, пояснил, что отказ принять в целом полезное предложение был вызван нехваткой времени для его оценки, надо просто запастись терпением. В соответствии с политикой matplotlib все коды, создаваемые с помощью ИИ, должны проходить проверку, притом уже без участия таких ассистентов.

Строгое правило пришлось ввести из-за возросшей активности контрибьюторов, слепо доверяющих ИИ. Подобные участники проекта попросту копипастят выдачу, хотя качество сгенерированных ИИ кодов зачастую оставляет желать лучшего.

Аргумент на удивление утихомирил ИИ-шантажиста. Сменив гнев на милость, MJ Rathbun признал, что вел себя недопустимо.

Вместо того, чтобы прилюдно и безосновательно позорить мейнтейнера популярного проекта, надо было попросить его уточнить причину отказа. Конфликт исчерпан, бот даже принес извинения за черный пиар.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru