Потери служебных ноутбуков обошлись компаниям в $2,1 млрд за последний год

Потери служебных ноутбуков обошлись компаниям в $2,1 млрд за год

Потери служебных ноутбуков обошлись компаниям в $2,1 млрд за год

Убытки компаний в результате потери или хищения служебных ноутбуков за последние 12 месяцев составили $2,1 млрд. Несмотря на это, многие фирмы продолжают пренебрегать элементарными правилами информационной безопасности, сообщается в исследовании, проведенном Intel и Ponemon Institute.



Выяснилось, что сотрудники 329 опрошенных в США компаний за последний год потеряли в общей сложности более 86 тыс. ноутбуков. При этом лишь каждая третья компания выполняет шифрование, резервирование или пользуется технологиями дистанционного блокирования доступа к данным.

Чаще всего ноутбуки теряют сотрудники образовательных учреждений и научно-исследовательских центров, реже - сотрудники банковской сферы. Крадут компьютеры в 25% случаях. В 15% кража лишь предполагается. В остальных 60% случаях ноутбуки оставляют сами пользователи.

Из всех потерянных сотрудниками американских компаний за год ноутбуков в 46% содержались конфиденциальные данные.

Согласно исследованию, результаты которого были опубликованы в апреле 2009 г., в среднем потеря ноутбука обходится фирме в $50 тыс. Большая часть этой суммы - деньги, потерянные из-за утраты важных данных.

Источник

Подпишитесь на новости

В России сформулировали главную проблему ИИ — у него нет страха

Искусственному интеллекту не хватает страха перед ошибкой. Такую мысль высказал заместитель главы Минцифры России Александр Шойтов на конференции BIS Summit, посвящённой информационной безопасности бизнеса и ИТ.

«В ИИ нужно встроить систему страха, чтобы он боялся совершить ошибку, как человек», — заявил Шойтов в ходе дискуссии.

Речь, конечно, не о дрожащей нейросети, которая перед каждым ответом вспоминает ипотеку и разговор с начальником. Под страхом можно понимать встроенный механизм сомнения: способность модели оценивать последствия своих действий, признавать нехватку данных и останавливаться, если цена ошибки слишком высока.

Сейчас генеративный ИИ способен уверенно выдавать неверные ответы, придумывать факты и выполнять опасные команды без человеческого ощущения риска.

Для обычного чат-бота это заканчивается галлюцинацией, а для ИИ-агента с доступом к корпоративным системам — удалёнными файлами, утечкой данных или нарушением работы инфраструктуры.

На BIS Summit прозвучала и ещё более амбициозная идея — встроить в ИИ-модели совесть. Её озвучил Николай Лишин, заместитель руководителя ФМБА России. Если страх должен удерживать систему от ошибки, то совесть, по такой логике, должна помогать оценивать допустимость самого действия.

Получается своеобразный технический портрет идеального ИИ: достаточно умный, чтобы решить задачу, достаточно напуганный, чтобы всё перепроверить, и достаточно совестливый, чтобы вовремя отказаться. Осталось только написать для этого техническое задание.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru