Экономика похищения данных

Экономика похищения данных

Прошлый пост о ботнетах натолкнул меня на продолжение в виде рассказа о том, почему выгодно красть информацию как с помощью них, так и с помощью подкупа сотрудников. Для начала расскажу о ботнетах.
Чтобы узнать, сколько стоит построение ботнета, можно заглянуть на специальные форумы. Их хватает даже в "белом" интернете, что уж говорить о "тёмной" паутине. Нужно сказать, что продажа такого софта и подобных услуг 100%  нелегальна, поэтому не воспринимайте это как инструкцию к действию! Несмотря на незаконный статус такой деятельности,  продавцы смело размещают объявления. Стоит ли так рисковать?.. Впроче, простите, я отвлекся.
Сам бот (вредонос, из которых состоит ботнет) стоит на таких форумах от $5 до $1000 в зависимости от "навороченности". Стоимость зависит от функций и задач ботнета, от умения "прятаться" от антивирусов и прочего. Стоимость готового ботнета обычно намного выше. Легко можно найти предложения за $200  тыс. и более. но его покупка - это удел тех, кому лень разбираться или некогда ждать. К слову, чтобы создать ботнет, сегодня никакими навыками программирования обладать не нужно.
Итак, потратив $1000, вы получаете возможность заразить компьютерную сеть предприятия, где есть нужные вам данные. Сколько могут стоить они? Это тема отдельного эссе или даже целой книги.
Например, если есть бизнес-план на $1 млн., то его похищение конкурентами может вам стоить заказов на $1 млн * рентабельность компании * срок реализации бизнес-плана, т.е. уже $10 млн. Если есть разработка отдела R&D (не важно, какая - программный продукт, инженерное устройство или даже шрифт, нарисованный дизайнером), то её стоимость - зарплата отела * время разработки. Если же посчитать недополученную прибыль, результат можно смело умножать на 10 или даже 20.
Согласитесь, что $1000, потраченные на ботнет, или даже $10000, вложенные в руки сотрудника, который принесет все на блюдечке с голубой каемочкой, - это очень выгодная инвестиция. К сожалению, Ваши конкуренты это отлично понимают...

Подпишитесь на новости

Наталья Касперская поставила под сомнение доверие к генеративному ИИ

Генеративный ИИ умеет писать тексты и код, но можно ли на него полагаться? Наталья Касперская считает, что с доверием к таким системам пока больше вопросов, чем ответов. В интервью корреспонденту Anti-Malware.ru Олесе Афанасьевой на BIS Summit она назвала критерий доверенности применительно к генеративному ИИ загадкой.

По объяснению Касперской, доверенная система должна работать с заранее заданными параметрами и обеспечивать предсказуемый результат.

Генеративный ИИ, по её оценке, под это определение не подпадает: он не способен каждый раз выдавать один и тот же результат.

«Критерий доверенности в применении к генеративному искусственному интеллекту для меня является загадкой», — заявила она.

Главная проблема, считает Касперская, — масштаб моделей. Огромное количество параметров и данных делает полноценную проверку такой системы практически недостижимой. Можно протестировать отдельные ответы и сценарии, но это ещё не доказывает надёжность всей модели.

«Вы можете сделать какие-то выборочные проверки, частичные. Они будут выборочными и частичными, они ничего не докажут», — подчеркнула Касперская.

Получается неудобный вопрос для бизнеса и государства: как доверять системе, поведение которой нельзя исчерпывающе проверить? По словам председателя правления АРПП «Отечественный софт», задача создания доверенного ИИ поставлена, но готового способа её решения она пока не видит.

Одними разговорами, считает Касперская, проблему не закрыть. Нужна совместная работа специалистов по ИИ и информационной безопасности, методистов и разработчиков стандартов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru