Российские компании теряют до $30 млн из-за утечек данных

Российские компании теряют до $30 млн из-за утечек данных

Более 90% компаний сталкиваются с крупными утечками данных, приводящими к серьёзным финансовым проблемам вплоть до банкротства — такие выводы Zecurion Analytics сделал на основании опроса, проведённого среди компаний, использующих системы защиты информации от утечек.

Инфографика Zecurion Analytics: российские компании теряют до 30 000 000 долларов США. DLP-системы помогут

 

Аналитики Zecurion провели более 100 интервью с топ-менеджерами компаний и специалистами по кибербезопасности и изучили реальные случаи выявления преднамеренных и случайных утечек корпоративной информации. Выяснилось, что лишь 8% организаций не страдают от утечек данных, а в 30% компаний крупного и среднего бизнеса фиксируют в среднем по две попытки в месяц похитить ценную информацию, потеря которой сказывается на финансовой стабильности компании. Это подтверждает и максимальный размер ущерба в $30 млн, который понесла российская компания от утечки конфиденциальных данных.

Большая часть компаний несёт косвенные убытки вследствие кражи сотрудниками клиентской базы. В случаях выявления кражи и незаконного использования коммерческой информации сотрудниками 9% компаний увольняет инсайдеров и лишь 2% привлекает их к уголовной или административной ответственности. Если в действиях сотрудника отсутствует злой умысел, в большинстве случаев (61%) всё заканчивается разъяснительными беседами. При серьёзных последствиях непреднамеренных утечек 17% работодателей прибегают к официальным выговорам и штрафам.

Авторы исследования попросили респондентов привести цифры возможных и реальных издержек от утечек данных. В среднем финансовый ущерб в организациях составил $820 тыс. от каждой реальной утечки, в то время как прогнозируемый оказался в 2,5 раза меньше (в среднем $310 тыс.). Такие разные показатели указывают на недостаток организационной работы в части классификации информации и оценки информационных рисков.

«Результаты исследования приятно удивили. При фактически полном отсутствии серьёзной ответственности за утечки как компаний, так и самих инсайдеров большая часть организаций просчитывает риски и убытки и инвестирует в защиту своей информации и персональных данных, — говорит Владимир Ульянов, руководитель Zecurion Analytics. — Это трудно ощутить простым людям, так как в России не принято сообщать об утечках в СМИ и даже своим клиентам, партнёрам или сотрудникам, однако инцидентов с утечками становится всё меньше, и это не может не радовать».

Подпишитесь на новости

Квантовая случайность дала сбой: ИИ может найти подсказки для взлома

Квантовая физика умеет создавать настоящую случайность, но инженеры всё ещё способны её испортить. Генератор может успешно пройти статистические тесты и при этом выдавать атакующему достаточно подсказок, чтобы тот попробовал предсказать следующие числа.

Европейский институт телекоммуникационных стандартов выпустил руководство ETSI TR 104 171 по разработке и оценке квантовых генераторов случайных чисел — QRNG.

Такие устройства измеряют квантовый процесс, обрабатывают полученные данные и передают случайные значения криптографическим системам для создания ключей и выполнения других защитных операций.

Проблема в том, что безопасность зависит не только от квантового источника. Датчики, блоки питания, сигнальные процессоры и алгоритмы обработки способны добавлять шум, часть которого может оказаться предсказуемой.


ETSI предупреждает, что системы искусственного интеллекта могут помочь злоумышленникам анализировать большие объёмы данных и находить такие закономерности.

Ещё одним источником подсказок способны стать изменения энергопотребления и электромагнитное излучение устройства. Связав побочные сигналы с выдаваемыми числами, атакующий теоретически сможет ослабить защищённую ими криптографию.

Авторы отчёта предлагают применять принцип нулевого доверия к энтропии (entropy zero trust). Производителям и операторам следует проверять квантовый источник, контролировать обработку данных, постоянно искать аномалии, защищать оборудование от вмешательства и шифровать каналы доставки чисел приложениям.

Для расследования сбоев рекомендуется записывать время генерации, версию работающего ПО и происхождение выходных данных. В многопользовательских системах потоки разных клиентов должны быть изолированы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru