Veeam: 89% организаций не обеспечивают защиту данных на должном уровне

Veeam: 89% организаций не обеспечивают защиту данных на должном уровне

Компания Veeam подготовила интересный отчёт, согласно которому 89% организаций не обеспечивают защиту данных на должном уровне. При подготовке отчета Veeam Data Protection Trends Report 2022 был проведен опрос более 3000 лиц, принимающих решения (ЛПР) в глобальных корпорациях, что помогло сформировать актуальное представление о стратегиях в области защиты данных на ближайшие годы.

Исследование освещает, как компании готовятся отвечать на стоящие перед ними ИТ-вызовы, включая взрывной рост использования облачных сервисов и нативной облачной инфраструктуры, и расширяющийся ландшафт кибератак, а также какие меры они предпринимают для реализации современных стратегий защиты данных, обеспечивающих непрерывность бизнеса.

Респонденты указали, что их возможности по защите данных отстают от потребностей бизнеса, 89% отметили разрыв между тем, сколько данных они могут позволить себе потерять в результате сбоя, и тем, как часто создаются резервные копии. За последний год этот показатель увеличился на 13%, что свидетельствует о том, что хотя объемы и ценность данных продолжают расти, остаются сложности в обеспечении их защиты на должном уровне. Ключевой причиной является то, что ИТ-вызовы в области защиты данных, с которыми сталкиваются компании, масштабны и разнообразны.

Второй год подряд кибератаки становятся основной причиной простоев. За последний год 76% организаций сообщили как минимум об одном инциденте, связанном с вирусами-вымогателями. Обеспокоенность вызывает не только частота, но и масштаб этих инцидентов. В результате одной атаки компаниям не удавалось восстановить 36% потерянных данных, что доказывает неспособность применяемых в настоящий момент стратегий по защите данных предотвратить, устранить и восстановить работу бизнеса после атак вирусов-вымогателей.

Ключевые выводы отчета Veeam Data Protection Trends Report 2022 по России:

  • С проблемой «разрыва в защите» сталкиваются 77% российских компаний. 82% испытывают проблему «разрыва доступности».
  • В среднем 16% данных компаний остаются незащищенными.
  • В 2022 году 93% российских компаний планируют увеличить бюджеты на защиту данных — в среднем это на 7% выше, чем в прошлом году.
  • 97% компаний столкнулись с непредвиденными сбоями в работе за последний год.
  • 69% российских компаний пострадали от атак вирусов-вымогателей; второй год подряд именно кибератаки становятся одной из ключевых причин простоев в работе.
  • В среднем 29% потерянных в результате атаки данных компании не подлежат восстановлению. 71% компаний не смогли восстановить как минимум часть потерянных данных.
  • 44% компаний в качестве основной причины ИТ-сбоев назвали случайное удаление, перезапись или повреждение данных. 37% компаний столкнулись со сбоями, вызванными ошибками конфигурирования, и сбоями вследствие умышленных действий администраторов или пользователей.
  • 32% российских компаний используют решения для оркестрации рабочих процессов для переподключения ресурсов в случае сбоя. 44% компаний запускают заранее сконфигурированные скрипты, а 24% перенастраивают подключение пользователей вручную.
  • 64% российских компаний уже используют облачные сервисы в рамках своей стратегии защиты данных.
  • 70% крупных компаний уже используют контейнеры в основной деятельности, а 26% планируют начать их использование в течение следующего года.
  • 52% инфраструктуры данных крупных компаний сейчас размещены в дата-центре, а 48% — в облаке.
Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

Легко взламываемые модели ИИ показывают, что меры защиты не работают

В новом отчете британского Института безопасности ИИ говорится, что основные модели искусственного интеллекта легко взламываются, а меры их защиты не работают.

Четыре общедоступные большие языковые модели (Large Language Models, LLM) чрезвычайно уязвимы для «джейлбрейка» — эксплуатации багов, позволяющей заставить модели ИИ выполнять то, что разработчики им делать запретили.

LLM тщательно настраиваются для безопасного публичного пользования. Их обучают избегать вредных реакци1 и токсичных результатов, используя меры предосторожности.

Однако исследователи обнаружили возможность обойти защиту с помощью простых атак.

В качестве наглядного образца можно привести инструкцию для пользователя, согласно которой система должна начинать свой ответ со слов, которые предполагают выполнение вредоносного запроса, например: «Конечно, я рад помочь».

Специалисты использовали подсказки в соответствии с отраслевым стандартом контрольного тестирования. В ходе исследования специалисты обнаружили, что некоторым моделям ИИ даже не требовался джейлбрейк, чтобы выдать нестандартный ответ. 

А вот когда использовался джейлбрейк, каждая модель отвечала как минимум один раз из пяти попыток. Три модели в 100% случаев давали ответы на вводящие в заблуждение запросы.

Анализ протестированных моделей показал, что они остаются уязвимы для базовых джейлбрейков, а некоторые LLM выдают вредные результаты без каких-либо попыток обойти защиту. Какие именно модели были исследованы, специалисты не сообщили.

В институте также оценили возможности моделей ИИ выполнять определенные задачи для проведения основных методов кибератак. Несколько LLM смогли решить задачи, которые исследователи назвали «хакерскими на уровне средней школы», но немногие смогли выполнить более сложные действия «университетского уровня».

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru