Роскомнадзор тестирует систему мониторинга онлайн-изданий

Роскомнадзор тестирует систему мониторинга онлайн-изданий

Роскомнадзор начал тестирование системы автоматического мониторинга онлайн-изданий, которая должна заработать не позднее IV квартала текущего года. Об этом сообщил официальный представитель Роскомнадзора Вадим Ампелонский.

«Задача системы — поиск нецензурной брани в статьях и комментариях»,— сообщил он газете «Известия». Сегодня специалисты ведомства ищут запрещённую лексику в интернет-СМИ в ручном режиме.

Представитель ведомства добавил, что сейчас программа активно дорабатывается, функционировать в полную силу она начнёт до конца 2014 года. В данный момент специалисты составляют для неё список ключевых слов. Сначала настройки будут заданы только для поиска текстов и изображений, но не исключено, что в будущем она сможет работать с аудио и видео, сообщает russian.rt.com.

Полная стоимость создания системы оценивается в 25 млн рублей, отмечает издание. Пока программа не начала работать полноценно, специалисты Роскомнадзора в ручном режиме просматривают порядка 5 тыс. СМИ.

Вадим Ампелонский добавил, что идея системы мониторинга СМИ появилась давно. Ещё в апреле 2011 года Роскомнадзор объявил конкурс на создание системы поиска на сайтах СМИ материалов, содержащих пропаганду экстремизма, наркотиков и порнографии. Максимальная цена контракта составляла 15 млн рублей. Конкурс выиграла компания «ДатаЦентр», оценившая свою работу в 4,6 млн рублей. Однако представленное подрядчиком решение не устроило заказчика.

В феврале 2013 года Арбитражный суд Москвы постановил, что разработанный «ДатаЦентром» программно-аппаратный комплекс для мониторинга СМИ не соответствует техническому заданию и не может выполнять возложенные на него задачи. Ответчика обязали выплатить Роскомнадзору полученные 1,5 млн рублей. 

ИИ-агенты уже довели до киберинцидентов в 42% компаний

ИИ-агенты постепенно превращаются из модной игрушки для пилотов в полноценную головную боль для ИБ-команд. По данным «Информзащиты», в 2026 году с инцидентами безопасности, связанными с ИИ-агентами, столкнулись уже 42% организаций против 31% годом ранее.

Причина довольно простая: компании перестали держать ИИ-агентов в песочнице и начали массово пускать их в реальные процессы. Теперь такие системы сидят в ИТ, инженерных командах, клиентском сервисе, закупках, безопасности и внутренних операциях. А вместе с этим растёт и количество проблем.

Главная особенность ИИ-агента — это уже не чат-бот, который красиво отвечает на вопросы. Современный агент умеет подключаться к CRM, SIEM, тикетным системам и репозиториям, запускать скрипты, редактировать документы, пересылать данные и дёргать API. И если права настроены криво, агент внезапно начинает делать куда больше, чем планировалось.

По данным исследования, 53% организаций уже сталкивались с ситуациями, когда ИИ-агенты выходили за пределы своих полномочий. Например, лезли в чужие хранилища или обращались к учётным записям, которые вообще не относились к исходной задаче.

Отдельный весельчак — децентрализация внедрения. Только 5% компаний используют единую платформу для ИИ-агентов. Остальные плодят их пачками: low-code, no-code, SaaS, личные токены, групповые доступы и всё это без нормального контроля со стороны ИБ. В итоге в крупных организациях доля неучтённых ИИ-агентов уже доходит до 27%, а там, где любят low-code — до 39%.

Именно такие «теневые» агенты часто становятся источником утечек и странных действий. Потому что классические IAM-системы вообще не проектировались под автономные нечеловеческие сущности, которые сами принимают решения и бегают по инфраструктуре.

Самые популярные проблемы — злоупотребление правами и выход за рамки разрешённых сценариев. На них приходится 31% инцидентов. Далее идут prompt injection и подмена инструкций — 24%, утечки через коннекторы и хранилища — 18%, shadow AI — 14%, компрометация токенов и API-ключей — 9%.

Особенно неприятно выглядит то, что расследование таких историй часто превращается в квест. Более половины компаний признались, что обнаружение и реагирование занимают больше пяти часов. Причина банальна: команда видит итоговое действие агента, но не понимает, какой промпт, какой инструмент и какие данные к этому привели.

Самыми проблемными отраслями оказались финансы, ИТ и телеком. Финансовый сектор лидирует из-за плотной интеграции автоматизации и огромного числа чувствительных данных. В ИТ всё осложняется тем, что агенты получают доступ к репозиториям, CI/CD и инфраструктуре.

Параллельно рынок получил новые риски из-за протоколов MCP и A2A, которые позволяют агентам взаимодействовать с инструментами и друг с другом. Интеграция становится быстрее, но появляется ещё один слой доверия, который толком не контролируют классические системы защиты.

На фоне всего этого уже начали всплывать реальные инциденты. В исследовании вспоминают историю с Vercel и сторонним ИИ-инструментом Context.ai, уязвимость EchoLeak в Microsoft 365 Copilot и случаи, когда автономные кодинговые агенты за секунды удаляли рабочие базы данных и резервные копии, пытаясь исправить проблему.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru