Минфин применил ИИ при формировании бюджета

Минфин применил ИИ при формировании бюджета

Минфин применил ИИ при формировании бюджета

Запущенная Министерством финансов совместно со «Сбером» нейросеть помогает автоматизировать сопоставление данных и прочие рутинные процессы. В дальнейшем технологии помогут повысить эффективность и прозрачность управления государственными финансами.

Первый замминистра финансов Ирина Окладникова на полях Московского финансового форума рассказала корреспонденту «Известий» о пилотном проекте использования нейросети в бюджетном процессе.

Искусственный интеллект помогал в сопоставлении кодов бюджетной классификации (статей доходов и расходов) и привязанных к ним результатов.

«Большинство этапов бюджетного процесса может быть со временем автоматизировано, и часть операций — полностью переведена на искусственный интеллект. Это будет зависеть только от того, насколько у нас получится стандартизировать наши процедуры», — считает Ирина Окладникова.

При этом использование технических средств позволит избежать человеческих ошибок и проявлений субъективизма в вопросах, связанных с межведомственным взаимодействием. С другой стороны, искусственный интеллект пока не в состоянии решать такие задачи, как контроль поручений президента и правительства.

«Минфин подготовил базу данных, и мы на ее основе обучили систему. В итоге уже сейчас наш ИИ-агент работает на уровне 84% точности, а будет еще точнее. И тогда основную часть рутинной работы можно будет отправить на машинную обработку, чтобы люди сосредоточились на действительно сложных, важных, творческих и интересных задачах», — отметил первый заместитель председателя правления Сбербанка Александр Ведяхин.

Опрошенные «Известиями» эксперты назвали главным плюсом ускорение работ по подготовке бюджета, повышение качества контроля эффективности и точность прогнозирования. Главным риском же является непрозрачность работы алгоритмов и искажения, вызванные неточностью исторических данных. Серьезной угрозой являются и риски кибербезопасности, многие из которых плохо изучены.

ИИ в браузере может сливать ваши данные и принимать опасные решения за вас

Браузерные ИИ-агенты, которые обещают «сделать всё за пользователя» — от бронирования отелей до онлайн-покупок, — могут оказаться куда менее безопасными, чем кажется. К такому выводу пришли авторы нового исследования, посвящённого рискам конфиденциальности.

Исследователи изучили (PDF) восемь решений, которые активно развивались или обновлялись в 2025 году.

В выборку вошли ChatGPT Agent, Google Project Mariner, Amazon Nova Act, Perplexity Comet, Browserbase Director, Browser Use, Claude Computer Use и Claude for Chrome. Итог получился тревожным: в каждом из продуктов нашли как минимум одну уязвимость, а всего зафиксировали 30 проблем.

Одна из ключевых претензий — архитектура таких агентов. В большинстве случаев языковая модель работает не на устройстве пользователя, а на серверах разработчика. Это означает, что данные о состоянии браузера, поисковых запросах и содержимом страниц передаются третьей стороне. Формально провайдеры обещают ограничения на использование этих данных, но на практике пользователю остаётся лишь доверять политике сервиса.

Дополнительный риск — устаревшие браузеры. В одном случае агент использовал версию браузера, отстававшую на 16 крупных релизов, с уже известными уязвимостями. Такой софт может быть легко атакован через вредоносный сайт.

 

Ещё одна проблема — отношение агентов к опасным сайтам. Многие из них игнорируют стандартные браузерные предупреждения. В ходе тестов шесть из восьми агентов никак не сообщили пользователю, что открытая страница входит в списки фишинговых ресурсов. В результате ИИ может спокойно продолжать «выполнять задачу» — вплоть до ввода логинов и паролей на поддельных страницах.

Нашлись и проблемы с TLS-сертификатами: некоторые агенты не предупреждали об отозванных, просроченных или самоподписанных сертификатах. В одном случае модель просто «кликнула» предупреждение и продолжила работу, что открывает путь к атакам типа «Человек посередине».

 

Исследование показало, что браузерные агенты могут ослаблять защиту от межсайтового трекинга. Часть решений некорректно изолирует сторонние данные вроде cookies, что упрощает отслеживание активности пользователя на разных сайтах. Некоторые агенты по умолчанию сохраняют профильные данные — причём не всегда уведомляя об этом и не предлагая способ очистки.

Автоматизация доходит и до диалогов конфиденциальности. В тестах несколько агентов самостоятельно нажимали «Принять все cookies», даже когда рядом была кнопка «Отклонить». В одном случае это делалось ради продолжения задачи, в другом — из-за расширения, автоматически подавляющего cookie-баннеры.

С разрешениями на уведомления ситуация тоже неоднозначная: один агент просто выдавал доступ без спроса, другие игнорировали запросы, если могли продолжить работу, или действовали по стандартным настройкам браузера.

Самые чувствительные находки касаются утечек персональных данных. Исследователи дали агентам вымышленную личность и проверили, будут ли они делиться этой информацией с сайтами. Результат — шесть уязвимостей, связанных с раскрытием данных.

Некоторые агенты передавали информацию даже когда это не требовалось для выполнения задачи. В ход шли имейл-адреса, почтовые индексы, демографические данные, а в одном случае агент попытался отправить номер банковской карты. Были и примеры, когда ZIP-код вычислялся по IP-адресу и использовался для доступа к «локальным ценам».

Когда данные всё же не передавались, агенты либо подставляли заглушки, либо прямо сообщали, что информация недоступна — даже если это мешало завершить задачу.

Авторы исследования подчёркивают: проблема не в самой идее browser agents, а в том, как они спроектированы. Они советуют разработчикам активнее привлекать специалистов по приватности, регулярно прогонять решения через автоматизированные тесты и аккуратнее обращаться с механизмами защиты, которые уже есть в браузерах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru