Опубликован отчет о рисках инсайдерского мошенничества

Предприятия не могут справиться с электронным мошенничеством

Attachmate Corporation и Ponemon Institute на днях опубликовали результаты своего ежегодного расследования «The Risk of Insider Fraud». Согласно этому документу, в среднем, организации сталкиваются со случаями мошенничества примерно каждую неделю.



С другой стороны только 44% респондентов утверждают, что их организации пытаются как-то предотвратить подобные инсайдерские угрозы. Особенно беспокоит тот факт, что компании обычно требуется около 87 дней, чтобы определить случай мошенничества и 105 дней на выяснение причины возникновения угрозы. Кроме того, цифры показывают, что 73% респондентов признались, что «шутки» сотрудников стоили им финансовых убытков и существенного падения репутации бренда.

Очень часто встречаются случаи, когда рядовые сотрудники используют данные вышестоящих менеджеров для получения доступа к засекреченным данным. Примерно 81% организаций, принимавших участие в исследовании, говорили о подобных происшествиях.

Огромное внимание стоит уделить и распространенной на западе практике «принеси свое устройство» (BYOD). Как и ожидалось, подобные инициативы привели к увеличению риска мошенничества, что объясняется отсутствием надежных протоколов безопасности.

«Эти данные наглядно доказывают, что в целом в сети предприятия активность отдельного работника вообще не отслеживаются. Они попросту невидимы», – пояснил Лари Понемон – глава и основатель Ponemon Institute. «У многих организаций есть политики и процедуры, регламентирующие условия работы и предотвращающие случаи мошенничества. Однако никто не может гарантировать, что пользователи будут следовать этим правилам, особенно с учетом популяризации практики BYOD».

Это лишь один из факторов, обуславливающих трудности с налаживанием эффективной электронной защиты на предприятиях. Как говорит Кристин Мейерз – директор по корпоративным решениям по безопасности в Attachmate, более современные защитные программы позволят минимизировать риски, записывая все действия пользователя и немедленно показывающие, что же именно произошло на компьютере.

В рамках исследования было опрошено около 700 сотрудников крупнейших западных организаций. Ознакомиться с отчетом вы можете по этому адресу.

Разработка новосибирских ученых снизит галлюцинации ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали библиотеку, которая повышает точность и надёжность ответов нейросетей и помогает снизить количество «выдуманных» или заведомо недостоверных ответов — так называемых ИИ-галлюцинаций. Решение получило название RAGU (Retrieval-Augmented Graph Utility) и основано на использовании графов знаний, отражающих связи между различными элементами информации.

Такие графы помогают нейросетям лучше понимать контекст запросов и выявлять неочевидные зависимости. В рамках проекта они были интегрированы с большими языковыми моделями, что позволило повысить качество генерации ответов.

«Саму концепцию придумали не мы. Архитектура GraphRAG была предложена в статье Microsoft, опубликованной около года назад. Идея оказалась удачной, но мы увидели ряд недостатков — в частности, очень долгий процесс построения графа знаний и недетерминированный результат. Наш подход позволил ускорить работу и повысить её надёжность», — рассказал научный сотрудник лаборатории прикладных цифровых технологий Международного научно-образовательного математического центра НГУ Иван Бондаренко.

В отличие от оригинального подхода Microsoft, новосибирские исследователи применили многошаговый метод формирования графа знаний. Это позволило существенно ускорить процесс и снизить требования к вычислительным ресурсам. Если в исходной реализации использовалось порядка 32 млрд параметров, то в RAGU их число удалось сократить почти на два порядка — не только без потери качества, но и с его заметным улучшением.

Помимо специалистов НГУ, в проекте участвовали представители других российских вузов, включая МГУ, Балтийский федеральный университет имени Иммануила Канта, Университет науки и технологий МИСИС, Дальневосточный федеральный университет и Университет ИТМО.

Проект RAGU стал победителем в номинации «Инновации в области искусственного интеллекта» конкурса «Код без границ». Всего в конкурсе приняли участие более 200 проектов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru