Информационная система РАНХиГС не работает больше недели

Информационная система РАНХиГС не работает больше недели

Информационная система РАНХиГС не работает больше недели

Уже больше недели на территории московского кампуса РАНХиГС не работает сайт, информационная система и Wi-Fi.

По словам студентов российской академии народного хозяйства и госслужбы, 7 мая легло абсолютно всё, включая сервис бронирования аудиторий для очного обучения. По этой причине учащиеся ушли на дистант, предположительно, до 19 мая с возможностью продления обучения в таком формате.

Пока неизвестно, как будет проходить сессия, которая должна состояться совсем скоро. Студенты говорят, что официальных заявлений от декана не поступало.

Как пишет телеграм-канал «Осторожно, новости», информационная система московского филиала якобы пострадала больше всех. Так, к примеру, студенты Алтайского края всё же имеют доступ к сайту вуза.

О причинах сбоев на данный момент не сообщалось. На главной странице РАНХиГСа написано, что в академии создают новый сайт. 

 

РАНХиГС уже подвергался кибератакам в июле 2022 года. Как говорят, были похищены базы с персональными данными.

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