К противостоянию угрозам на основе ИИ готовы менее половины компаний

К противостоянию угрозам на основе ИИ готовы менее половины компаний

К противостоянию угрозам на основе ИИ готовы менее половины компаний

Рост числа киберинцидентов в 2024 году зафиксировали 76% участников опроса «Лаборатория Касперского». С атаками, использующими ИИ, столкнулись около половины (46%) респондентов, притом далеко не у всех хватило ресурсов для достойного отпора.

Опрос по заказу Kaspersky был проведен минувшей осенью. В нем приняли участие 1415 ИБ-специалистов из компаний разной величины, в том числе российских.

Возможность злоупотребления ИИ-технологиями тревожит 72% опрошенных. Из мер противодействия таким угрозам 92% назвали повышение компетенций персонала, 90% — возможность привлечения сторонних экспертов, 86% — использование специализированных решений, 80% — наличие большой ИТ-команды.

В то же время опрос показал, что многим предприятиям не хватает ресурсов для принятия этих мер:

  • сотрудники высокой квалификации имеются в 50% компаний;
  • регулярное обучение проводят 47% респондентов;
  • сильные ИТ-команды и спецзащита в наличии у 45% бизнес-структур;
  • возможностями для получения внешней помощи располагают 42% опрошенных.

«Технологии машинного обучения — ещё один дополнительный инструмент в руках злоумышленников; кроме того, атакующие в целом стали эффективнее продумывать свои операции и более тесно сотрудничать между собой, — отметил Олег Горобец, эксперт Kaspersky по защите корпоративной инфраструктуры. — Компаниям нужно сосредоточиться не на поиске панацеи для противодействия угрозам на основе ИИ, а на выстраивании последовательной, многоуровневой стратегии защиты инфраструктуры, в идеале экосистемы XDR, а также систематически повышать уровень цифровой грамотности внутри компании».

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru