Средние потери от утечки данных составляют $3,5 млн

Цена утечки данных возросла на 15%

Ежегодное исследование под названием «Цена утечки данных» показало, что компании теряют от взломов на 15% больше средств по сравнению с прошлым годом. Исследование провела организация Ponemon Institute при финансировании IBM.

Согласно данным от 314 компаний из 10 стран, эксперты установили, что в среднем утечки данных наносят ущерб в размере $3,5 млн. Все участники опроса были взломаны в этом году. В каждом случае украли от 2,4 тыс. до 100 тыс. документов. Больше всего пострадали фирмы из США, которые заплатили по $201 за файл. $195 – цена одного пропавшего документа в Германии. Меньше всего за кражу платят в Индии и Бразилии: по $51 и $70 за файл соответственно.

Существует несколько факторов, которые снижают стоимость утечек. Например, фирмы с сильной защитой снизили потери до $14.  Благоприятно повлияло на ситуацию введение должности главы отдела информационной безопасности для координации действий специалистов по защите.

Организации несут убытки не только из-за затрат на устранение последствий взломов, но и из-за потери клиентов. Французские и итальянские фирмы лишились большого количества партнеров после утечек информации. Меньше всего этот вопрос волнует жителей арабского мира и Бразилии.

Индия, Бразилия и Франция – в списке стран, где вероятнее всего могут произойти взломы сетей компаний. По словам генерального менеджера IBM Криса Лавджоя (Kris Lovejoy), кража данных повлечет за собой серьезные последствия. На кону не только финансовое положение, но и преданность клиентов и репутация брендов.

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru