40% бизнеса считают риски генеративного ИИ критическими

40% бизнеса считают риски генеративного ИИ критическими

40% бизнеса считают риски генеративного ИИ критическими

Российский бизнес всё активнее доверяет искусственному интеллекту написание и анализ программного кода. Однако вместе с ростом популярности генеративного ИИ растет и тревога: почти все компании признают, что такие инструменты могут создавать серьезные риски для информационной безопасности.

К такому выводу пришли специалисты УЦСБ и группы компаний «Солар», опросившие более сотни организаций из сфер финансов, промышленности, телекома, энергетики, торговли, медицины и госсектора.

Согласно исследованию, более 80% компаний уже разрешают использовать генеративный ИИ при разработке программного обеспечения. Чаще всего его применяют для ускорения написания кода, анализа программ и поиска уязвимостей.

Но есть нюанс. Сразу 95% участников исследования считают, что генеративный ИИ несет существенные риски безопасности, а 40% называют их критическими.

При этом только половина компаний разрешает использование ИИ в контролируемом режиме — например, через сервисы, развернутые внутри собственного ИТ-контура. Еще тревожнее выглядит другая цифра: около 32% организаций фактически не контролируют использование ИИ разработчиками и не предъявляют требований по информационной безопасности.

На этом фоне бизнес всё активнее смотрит в сторону закрытых корпоративных языковых моделей. Почти 87% опрошенных положительно оценивают внедрение собственных LLM для анализа безопасности, поиска уязвимостей и автоматического исправления кода. Каждый четвертый считает такие решения необходимыми уже сейчас.

Эксперты объясняют осторожность компаний просто. Публичные ИИ-сервисы могут стать источником утечек данных, а их способность находить уязвимости далека от идеала. По оценкам специалистов, открытые LLM-модели пропускают от 40 до 50% проблем безопасности в программном коде.

Кроме того, генеративный ИИ зачастую анализирует код как набор шаблонов, а не понимает его логику целиком. В результате появляются ложные срабатывания, а сложные уязвимости могут остаться незамеченными.

Неудивительно, что компании готовы инвестировать не только в собственные ИИ-модели, но и в процессы MLSecOps, аудит безопасности, red teaming и пентесты ИИ-систем.

Получается парадоксальная ситуация: бизнес уже не хочет отказываться от искусственного интеллекта в разработке, но и полностью доверять ему пока тоже не готов. И чем глубже ИИ проникает в процессы создания ПО, тем острее становится вопрос — кто будет проверять самого ИИ.

ФНС увидит, с какого устройства переводили цифровые рубли

ФНС сможет запрашивать не только сумму и получателя платежа в цифровых рублях, но и его технический след. В выписки попадут IP- и MAC-адреса, номер телефона, данные сим-карты или другой идентификатор устройства. Новые правила заработают не ранее 1 июля 2027 года.

Кроме цифрового хвоста, выписка будет содержать время и назначение платежа, а также сведения об отправителе и получателе, сообщают «Известия».

Это позволит сопоставлять разные счета и выяснять, например, не управлялись ли несколько формально независимых кошельков с одного смартфона.

Но налоговый Большой брат не будет автоматически заглядывать в каждую покупку. По пояснению ФНС, данные о счетах физлиц станут запрашивать примерно по тем же правилам, что и сведения из обычных банков.

Основанием могут стать взыскание задолженности, налоговая проверка или запрос документов, а в ряде случаев потребуется согласие руководителя вышестоящего органа.

Технические сведения помогут искать скрытые доходы, фиктивные сделки, чужие кошельки и цепочки связанных переводов. Если поступления на цифровой счёт сильно разойдутся с задекларированными доходами, у налоговой могут возникнуть дополнительные вопросы. Доказанная неуплата грозит доначислениями, пенями и штрафами.

При этом один IP-адрес ещё не превращает человека в нарушителя. Им могут пользоваться сотрудники офиса, посетители кафе или абоненты одного оператора. Телефон бывает семейным, сим-карту можно переоформить, MAC-адрес — изменить, а доступ к кошельку способен получить мошенник.

Поэтому технический след должен рассматриваться вместе со временем операций, аутентификацией, геолокацией и характером платежей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru