Ponemon Institute опубликовал список самых надежных компаний

Американцы не доверяют Facebook и Apple

Ponemon Institute Research Finding поставила компании, связанные с интернетом и социальными сетями на нижние строчки списка наиболее надежных фирм, которым пользователи доверяют личные данные. Перечень «2012 Most Trusted Companies for Privacy» был составлен путем опроса американских граждан.


6700 респондентов попросили назвать пять компаний, которым они доверяют собственную личную информацию. На основе этих данных попробовали составить список компаний, вызывающих у пользователей наибольшее и наименьшее доверие. Отметим, что этот список составляется уже не в первый раз. Перечень 2013 года получился не без сюрпризов.

Например, Apple не сумела попасть в этот перечень, впервые за четыре года. Google, Best Buy, Facebook, Yahoo, Dell и AOL также исчезли из двадцатки лучших, хотя ранее они получали весьма неплохие оценки. Многие респонденты выразили серьезную озабоченность современными технологиями. 59% опрошенных говорят, что защита их личных данных ослабляется из-за социальных сетей, мобильных устройств и инструментов геотеггинга.

Десять самых надежных компаний (по данным Ponemon Institute).

Почти половина опрошенных говорят, что за последние 2 года они получали несколько сообщений о нарушении в работе систем защиты их личных данных. 77% заявили, что подобные сообщения разрушают их доверие к подобным организациям.

Самое удивительное, что большинство респондентов сказали, что они отослали личные данные организациям, которым они не доверяли и которых толком не знали. Что их толкнуло на это? Удобство электронной торговли. Только 35% верят в то, что они обладают определенным контролем над данными. Количество таких людей за последние 7 лет неустанно сокращается, как сообщают представители Ponemon Institute.

Самыми надежными компаниями, по мнению американцев, оказались American Express и Hewlett-Packard. За ними последовали Amazon, IBM. eBay и Intuit (компания, занимающаяся производством программного обеспечения для работы с налогами). Microsoft оказалась на 17 месте в общем списке, с которым вы можете ознакомится здесь.

ИИ находит ошибки быстрее, чем их могут исправлять

Многие команды разработчиков опенсорс-проектов столкнулись с потоком сообщений об ошибках и уязвимостях, которые выявляют ИИ-модели. Для многих проектов, особенно небольших, это стало серьёзной проблемой: устранять такие находки по мере их поступления они попросту не успевают. В результате ситуация начинает нести заметные риски для безопасности.

О проблеме сообщило агентство Bloomberg. Издание приводит слова Дэниела Стенберга из проекта cURL: только за 2025 год команда получила 181 сообщение об ошибках и уязвимостях — больше, чем за 2023 и 2024 годы вместе взятые.

По словам специалиста, рост числа багрепортов напрямую связан с распространением ИИ-моделей. Как отметил Стенберг, ситуация продолжает ухудшаться. С начала 2026 года команда проекта уже получила 87 сообщений об ошибках, а по итогам года их число может приблизиться к 330.

Рост активности связывают с появлением новой ИИ-модели Mythos от Anthropic. Она позволяет находить проблемный код быстрее, чем предыдущие поколения таких систем, не говоря уже о людях, которые проводят аудит вручную или с помощью традиционных инструментов.

Многие другие проекты, столкнувшись с валом отчётов об ошибках, сгенерированных с помощью ИИ, вообще прекратили их приём. Разработчики сравнивают этот поток с DDoS-атакой, называя его «пугающим» и крайне сложным для обработки.

Понимая возможные риски, связанные с тем, что новая модель сможет находить уязвимости быстрее, чем разработчики будут успевать их устранять, Anthropic не стала выпускать Mythos в открытый доступ. Вместо этого компания ограничила доступ к ней, предоставив его только ключевым организациям, включая CrowdStrike и Linux Foundation.

Как подчёркивает Bloomberg, вся индустрия во многом зависит от результатов работы проектов с открытым исходным кодом, которыми нередко занимаются небольшие команды с ограниченными ресурсами. Ситуацию дополнительно осложняет наличие большого объёма устаревшего кода, который может быть использован во вредоносных целях.

Показательный пример — история с WannaCry: авторы этого шифровальщика использовали устаревший драйвер Windows для распространения зловреда. При этом удалить такой компонент не всегда возможно без риска нарушить работу критически важных функций системы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru