Signal: Инициатива ЕС сканировать личные сообщения угрожает E2EE

Signal: Инициатива ЕС сканировать личные сообщения угрожает E2EE

Signal: Инициатива ЕС сканировать личные сообщения угрожает E2EE

Разработчики мессенджера Signal, который славится упором на конфиденциальность, указали на минусы предложения Евросоюза — сканировать личные сообщения на наличие запрещенного контента с эксплуатацией детей (CSAM).

По словам Мередит Уиттакер, президента Signal Foundation, такой подход может нести серьезное риски для сквозного шифрования (E2EE).

«Принудительное массовое сканирование личных переписок в корне подрывает сам принцип шифрования, и точка», — пишет (PDF) Уиттакер.

«Причем неважно, как именно это будет реализовано: вмешательством в генерацию случайных чисел алгоритма шифрования, имплементацией условной системы депонирования ключей или принудительным прохождением ещё незашифрованных сообщений через специальную систему».

В частности, Уиттакер смущает инициатива европейских законодателей, получившая название «модерация загрузки». Его смысл в том, что сообщения должны проходить тщательную проверку перед шифрованием.

Как гласит отчет Euractiv, аудиокоммуникации не будут сканироваться на наличие CSAM. Пот этом пользователи должны дать согласие на проверку в рамках взаимодействия с поставщиком услуг. Однако есть нюанс:

«Те, кто не примут эти условия, будут пользоваться мессенджерами в ограниченном режиме. Им будет недоступна отправка видеоконтента и URL».

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