Уровень безопасности ниже, вред для пациентов выше

Уровень безопасности ниже, вред для пациентов выше

Компания Ponemon выпустила отчет об утечках в секторе здравоохранения за 2011 год. В исследовании приняли участие 72 организации. Аналитики Ponemon отмечают резкий рос количества утечек в 2011 году.



Согласно отчету, число зарегистрированных нарушений в 2011 повысилось на 32% по сравнению с 2010 годом. Примечательно, что 46% лиц сообщили о пяти и более утечках данных за последние два года, по сравнению с 29% в первом исследовании. С чем связан такой рост количества сообщений об утечках, в Ponemon не отвечают: то ли стало больше инцидентов, то ли о них стали больше сообщать в надлежащие инстанции, сообщает infowatch.ru.

Среднее количество потерянных или украденных документов на одно нарушение составляет 2,575, когда как в 2010 году количество скомпрометированных документов на один инцидент составляло 1,769. Аналитики Ponemon отмечают, в расчетах не учитывались две последние громкие утечки из Sutter Health и SAIC/TRICARE (4 млн. 200 тыс. записей и 5 млн. 100 тыс. соответственно).

Данные о пациенте продолжают подвергаться риску из-за широкого распространения мобильных устройств. Это и неудивительно: 81% организаций здравоохранения сообщают, что используют мобильные устройства для того, чтобы собирать, хранить и передавать закрытую медицинскую информацию. Аналитики Ponemon обеспокоены сообщением 49% участников о том, что их организации ничего не предпринимают для защиты устройств, несмотря на шумиху в СМИ.

В ходе исследования выяснился один очень важный факт: организации считают, будто у них нет достаточного бюджета или средств на надежную защиту данных пациента, и потому они до сих пор не ставят защиту данных в приоритет. Компании не особо обеспокоены штрафами Министерства здравоохранения и Управления по правам граждан. Возможно, когда Управление по гражданским правам начнет с 2012 года проводить аудиторские проверки или станет взимать больше штрафов, организации начнут, наконец, вкладывать в безопасность, предполагают в Ponemon.

Три основных причины утечки данных:

  • потерянные или украденные устройства (на 49% больше, чем в прошлом году),
  • передача данных третьим лицам, (на 46% больше, чем в прошлом году),
  • непреднамеренные действия сотрудников (на 41% больше, чем в прошлом году).

Количество сообщений о преступных посягательствах возросло с 20% до 30%.

Средний экономический урон от утечки данных составил 2,2 миллиона долларов, что на 10% больше по сравнению с прошлым годом. Респонденты беспокоятся и предполагают, что рискуют потерять пациентов вследствие нарушений.

Более 70% респондентов признали, что пациенты могут и в самом деле пострадать от утечки данных (кража личных медицинских данных, кража личных финансовых данных, или иные случаи, когда частная информация становится достоянием общества). 74% сообщили, что пациенты либо страдали от кражи данных (финансовых или медицинских), либо им так и не стало известно, пострадали пациенты или нет. 65% организацией не защищает пострадавших от кражи личности.

Хотя исследование отмечает некоторые улучшения (например, увеличилось количество нарушений, которые обнаружили сами сотрудники), но его общий смысл состоит в том, что организации продолжают подвергать пациентов риску, не внедряя системы безопасности, не обеспечивая деловых партнеров защитой информации на достаточном уровне. А пациентам, пострадавшим от нарушений, в большинстве случаев учреждения не представляют необходимой помощи.

Яндекс с нуля обучил полностью суверенную языковую модель

Яндекс разработал с нуля языковую модель Alice AI Foundation LLM и открыл её веса для самостоятельного запуска и дообучения. Компания называет разработку полностью суверенной и планирует сделать её основой будущей рассуждающей модели и ИИ-агентов «Алисы».

Как сообщают «Ведомости», Alice AI Foundation содержит 80 млрд параметров и обучена на 18 трлн токенов.

При обработке каждого токена активируются только 3 млрд параметров, модель использует архитектуру Mixture of Experts и подключает нужную часть экспертов, а не будит весь 80-миллиардный коллектив одновременно.

Такой подход должен снизить вычислительные затраты при запуске, не отказываясь от ёмкости крупной модели. Контекстное окно достигает 262 144 токенов.

При этом речь идёт о базовой модели после предобучения, а не о готовом чат-боте: чтобы получить разговорного ассистента или специализированный корпоративный инструмент, её ещё предстоит дообучить.

Веса опубликованы на Hugging Face под лицензией Apache 2.0. Разработчики могут запускать модель на собственной инфраструктуре, адаптировать её под свои задачи и использовать результат в исследовательских и коммерческих проектах.

Яндекс подчёркивает, что самостоятельно подготовил обучающий корпус, выбрал архитектуру и гиперпараметры, не опираясь на готовые иностранные модели.

Однако слово суверенная пока остаётся заявленной характеристикой: официальный порядок присвоения такого статуса в России должен заработать только с марта 2027 года.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru