Консорциум (ISC)^2 узнал, как живется специалистам по защите информации

Консорциум (ISC)^2 узнал, как живется специалистам по защите информации

Вчера были опубликованы результаты нового исследования кадрового потенциала в секторе информационной безопасности - (ISC)² 2011 Global Information Security Workforce Study. Консорциум регулярно готовит подобные доклады с помощью аналитических фирм; на этот раз ему содействовала компания Frost & Sullivan. В целом итог положительный, но есть и проблемные вопросы, требующие рассмотрения и разрешения.



Сначала о позитивном: "мировой финансовый кризис" специалисту по защите информации не помеха. Увеличивается и количество хранителей данных, и, что более важно, степень их востребованности; растет число желающих пройти аттестацию и получить подтверждающие их компетентность сертификаты. В частности, аналитики прогнозируют, что для Северной Америки в период с 2010 по 2015 год суммарная численность работающих в этом секторе сотрудников будет возрастать в среднем на 14,2% в год, для Европы и Ближнего Востока - на 13,2%, для Азиатско-Тихоокеанского региона - на 11,9%.


С учетом того, что в Америке профессия защитника информации существует и развивается уже довольно давно, такие показатели не могут не вызывать интерес. В самом (ISC)² уверены, что столь высокие результаты обусловлены ростом потребности американских государственных ведомств в квалифицированных специалистах по безопасности - особенно если у них имеются соответствующие сертификаты. Достаточно сказать лишь о том, что  в истекшем 2010 году консорциум аттестовал в два раза больше соискателей, чем в предстоявшем 2009 (да и вообще в любом другом году, если принять в рассмотрение полную ретроспективу).


Растет и средний заработок защитника данных. Если в 2008 году значение этого параметра составляло 100 967 долларов в год, то по последним данным оно равняется уже 106 900 долларам. При этом уже упоминавшаяся выше сертификация специалистов играет далеко не последнюю роль в расчете их жалования: аналитики рассчитали, что неаттестованные сотрудники (опять же в среднем за год) получают почти на 14 тыс. долларов меньше.


Есть в отчете и другие статистические результаты. К примеру, респондентам задавался вопрос о том, какие угрозы они считают наиболее существенными; первое место оказалось за уязвимостями в программных приложениях (73%), а вторую позицию "безопасники" отдали мобильным устройствам (66%) - при этом 29% опрошенных признались, что у них на предприятии нет формальной политики, которая регламентировала бы использование мобильных телефонов и планшетных компьютеров.


Еще одной проблемой, которая вызывает беспокойство у абсолютного большинства работников сектора, вполне ожидаемо оказались "облачные" системы и службы. В североамериканском регионе почти все участники исследования (93%) заявили, что существует потребность в более подробном изучении принципов работы "облаков" в целом, а 85% специалистов обозначили необходимость детализированного рассмотрения технологий, обеспечивающих работу распределенных и делегированных вычислений. 48% респондентов сообщили аналитикам, что им не помешали бы специальные навыки ведения переговоров по заключению профильных соглашений, юридически оформляющих особые условия предоставления "облачных" услуг.


Исследователи заключают, что формирование и актуализация новых течений в сфере информационных технологий происходят явно быстрее, чем самообразование специалистов и повышение их квалификации. Проще говоря, защитники данных не успевают за стремительным развитием IT, а специфика некоторых новых продуктов и услуг требует от них еще и выхода за пределы своих формальных обязанностей - например, чтобы обеспечить надлежащую охрану важных сведений в "облаке", уже нужно быть, скажем так, "немного юристом".


В общей сложности аналитики изучили мнение более чем 10 тыс. сотрудников, отвечающих за безопасность информации в различных организациях по всему миру. Ознакомиться с оригиналом их отчета можно здесь.

ИИ научился находить владельцев скрытых аккаунтов в соцсетях

Искусственный интеллект, который многим кажется удобным помощником для работы и поиска информации, оказался ещё и очень полезным инструментом для деанонимизации. Новое исследование показало, что большие языковые модели могут заметно упростить поиск владельцев анонимных аккаунтов в соцсетях.

Схема такая: ИИ анализирует всё, что человек пишет в анонимном профиле, вычленяет характерные детали, а потом ищет совпадения на других платформах, где пользователь уже выступает под настоящим именем или хотя бы менее скрытно. И во многих тестах такой подход срабатывал довольно точно.

Авторы исследования, Саймон Лермен и Даниэль Палека, прямо говорят: большие языковые модели сделали подобные атаки не только возможными, но и экономически оправданными. По их мнению, это заставляет буквально заново пересмотреть представление о том, что вообще можно считать конфиденциальностью в интернете.

В рамках эксперимента исследователи «скармливали» модели анонимные аккаунты и просили собрать максимум доступной информации. Дальше ИИ сопоставлял детали из постов с другими открытыми источниками. Пример, который приводят авторы, выглядит почти бытовым: человек пишет о проблемах в школе и о прогулках с собакой по кличке Бисквит в парке Мишен Долорес. Для живого человека это может быть просто набор мелочей. Для ИИ — уже почти готовый пазл.

Дальше модель ищет, где ещё в интернете встречается такой же набор деталей, и с высокой вероятностью связывает анонимный аккаунт с конкретным человеком. И это, пожалуй, самое неприятное в истории: ничего взламывать тут не нужно. Достаточно открытых данных и модели, которая умеет быстро собирать разрозненные кусочки в цельную картину.

Исследователи отдельно предупреждают, что такая технология может использоваться не только мошенниками, но и государственными структурами для слежки за активистами и другими людьми, которые стараются высказываться анонимно.

А для киберпреступников это ещё и удобный путь к целевым атакам — например, к персонализированному фишингу, когда жертве пишут так убедительно, будто сообщение отправил знакомый человек.

По сути, ИИ делает массовое OSINT-наблюдение куда доступнее. Раньше для такой работы нужны были время, навыки и терпение. Теперь во многих случаях хватает публично доступной модели и подключения к интернету. Именно это и вызывает тревогу у специалистов по кибербезопасности.

Впрочем, исследователи и эксперты подчёркивают, что ИИ тут не всесилен. Большие языковые модели всё ещё ошибаются, а иногда и откровенно фантазируют. Из-за этого возможны ложные совпадения, когда человека могут ошибочно связать с аккаунтом, к которому он вообще не имеет отношения. И это уже отдельный риск, особенно если речь идёт о политических темах или публичных обвинениях.

Ещё одна важная проблема в том, что для деанонимизации могут использоваться не только соцсети. По словам экспертов, в дело могут идти и другие открытые данные: статистические публикации, записи, сведения о поступлении, медицинские наборы данных и другие массивы информации, которые раньше считались достаточно обезличенными. В эпоху ИИ этого обезличивания может уже не хватать.

В качестве первых мер защиты авторы советуют платформам жёстче ограничивать массовый сбор данных: вводить лимиты на выгрузку пользовательской информации, отслеживать автоматический скрейпинг и ограничивать массовый экспорт данных.

А обычным пользователям рекомендация простая: чуть внимательнее относиться к тому, какие повторяющиеся детали о себе они оставляют в открытом доступе.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru