Убытки от утечек российских компаний превышают 1 миллиард долларов

Убытки от утечек российских компаний превышают 1 миллиард долларов

Аналитический центр компании Zecurion представляет результаты ежегодного исследования об утечках конфиденциальной информации. Всего в 2011 году было зарегистрировано 819 инцидентов, а суммарный ущерб оценивается более чем в $20 млрд, из которых более $1 млрд пришлось на российские компании.

Наибольшее число инцидентов (45,2% всех случаев) произошло вследствие ошибок или халатности персонала, низкой осведомленности сотрудников компаний в вопросах информационной безопасности. Высокая доля преднамеренности характерна для утечек медицинских данных — это объясняется их востребованностью среди мошенников: цена одной такой записи на черном рынке в 50 раз превышает стоимость номера социального страхования, по данным ANSI. Однако число утечек медицинских данных осталось примерно на уровне прошлого года (19,1%).

Доля утечек финансовых данных физических лиц значительно возросла по сравнению с прошлым годом и составила в 2011 году 18,2%. Прочие персональные данные по-прежнему лидируют среди типов скомпрометированной информации, однако их доля продолжает сокращаться (56% против 63,6% в 2010 году). Гораздо реже утекают коммерческая и государственная тайна, интеллектуальная собственность. Тем не менее, каждый подобный инцидент, как правило, несет внушительные финансовые потери и имеет серьезные репутационные последствия.

Чаще всего информация утекает из медицинских организаций (20,4%), госучреждений (16,7%), образовательных заведений (15,2%), предприятий розничной торговли (13,8%). При этом самыми распространенными каналами утечек являются ноутбуки и мобильные накопители (суммарно 19,4%), веб-сервисы (18,2%), компьютеры (16,1%), а также неэлектронные носители (13,8%). Последние остаются популярным каналом утечки вследствие некорректной утилизации: бумаги с конфиденциальными данными просто выбрасывают в общедоступные мусорные баки. Между тем, внедрение процедур безопасной утилизации позволит значительно снизить риски утечки информации.

В России зарегистрирован 41 публичный инцидент, большинство из которых получили широкую огласку в СМИ. Среди наиболее громких — утечка СМС-сообщений сотового оператора «МегаФон», база данных 1,6 млн абонентов МТС, публикация персональных данных на сайте Пенсионного фонда России, а также массовая компрометация данных о клиентах со стороны российских интернет-магазинов.

«В условиях ограниченного бюджета на информационную безопасность, что справедливо в среднем для 19 из 20 компаний, приоритет должен отдаваться наиболее эффективным инструментам, — говорит Владимир Ульянов, руководитель аналитического центра Zecurion. — Наше исследование указывает наиболее уязвимые каналы утечек, большую часть которых эффективно защищают DLP-системы. Однако при выборе мер и средств защиты необходимо принимать во внимание особенности бизнес-процессов конкретной компании. Это поможет минимизировать риски утечки информации рациональным образом».

Подпишитесь на новости

SECURITM подключила внешние ИИ к данным об ИБ через MCP

Чтобы выяснить, какие высокие риски остались без задач, теперь можно спросить привычного ИИ. SECURITM запустила MCP-сервер: он позволяет внешнему ассистенту обращаться к данным платформы об активах, рисках, задачах и метриках без ручного переноса сведений в чат.

Как сообщает разработчик, это первый MCP-сервер среди российских SGRC/SOAR-систем. MCP — открытый протокол подключения ИИ к внешним инструментам и источникам данных.

Сценарий простой: пользователь спрашивает, какие критически важные активы остались без владельца, кто просрочил задачи или как изменились показатели за месяц. Ассистент находит сведения в SECURITM и собирает таблицу, сводку для руководства или проект плана работ.

Потом запрос можно уточнить — например, сгруппировать просрочки по ответственным. Подключение рассчитано на клиентов с поддержкой MCP. Среди вариантов разработчик называет GigaChat, решения Яндекса, Claude, ChatGPT, Cursor и локальные модели с соответствующей интеграцией. Настройка зависит от выбранного инструмента.

Сервер работает только на чтение: ИИ не сможет переписать риски или закрыть неудобные задачи, чтобы отчёт выглядел бодрее. Для подключения используется отдельный MCP-токен, доступ можно ограничить по IP-адресам.

Функция дополняет встроенного ИИ-ассистента: теперь работать с данными можно и из внешнего ИИ. Она доступна в платных версиях SECURITM — облачной и для установки в инфраструктуре заказчика.

Но порядок в реестрах нейросеть не создаст одним красноречием. Качество ответа зависит от исходных данных и модели, а выводы требуют проверки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru