Symantec: 59% работников крадут корпоративные данные

Symantec: 59% работников крадут корпоративные данные

Ponemon Institute и корпорация Symantec опубликовали результаты исследования утечек в корпоративной среде. В ходе исследования выяснилось, что 59% уволенных работников компаний хотя бы однажды похищали какую-либо закрытую информацию, касающуюся бизнеса компании. Чаще всего сотрудников интересуют детальные списки клиентов компании, а также различные финансовые данные.

Также в процессе исследования выяснилось, что компании за последние годы научились неплохо блокировать утечки и часто используют специальное программное обеспечение для контроля информации.

По прогнозам экспертов, в условиях нынешних масштабных увольнений работников и снижения зарплат на корпоративные данные будет открыта настоящая охота со стороны увольняемых сотрудников.

"Потери данных в процессе сокращений можно предотвратить. Мы можем запрещать работникам копировать закрытые данные на системы веб-почты или USB-носители. В том случае, если компания желает знать где именно у вас хранятся чувствительные данные, как они используются и кто их применяет в работе, то необходимо проводить регулярный аудит", - советуют специалисты Symantec.

По результатам исследования, 53% опрошенных работников копировали закрытые данные на CD или DVD, 42% использовали для этого USB-носители, еще 38% - электронную почту. Кроме того, 79% опрошенных заявили, что во время работы они имели доступ к данным, которые им не были предназначены для работы.

При этом, 82% работодателей признались, что не проводили аудита безопасности данных перед тем как увольнять тех или иных сотрудников.

Cloud.ru представила фильтр, скрывающий конфиденциальные данные от ИИ

На конференции GoCloud 2026 компания Cloud.ru анонсировала Guardrails Filter — инструмент для более безопасной работы с генеративным ИИ. Его задача довольно понятная: не дать конфиденциальным данным случайно утечь в большую языковую модель.

Схема работы выглядит так: сервис проверяет текст запроса, ищет в нём конфиденциальные данные — например, персональные сведения, банковские реквизиты, API-ключи и другие секреты, — затем маскирует их и только после этого отправляет обезличенный запрос в модель. Когда модель возвращает ответ, система подставляет реальные значения обратно.

Иначе говоря, пользователь получает нормальный результат, но сами чувствительные данные не уходят за пределы корпоративного контура в исходном виде.

Сейчас инструмент рассчитан на работу с моделями из сервиса Cloud.ru Foundation Models. В этой платформе доступно более 20 моделей разных типов, включая text-to-text, audio-to-text и image-text-to-text. При этом Cloud.ru отдельно уточняет, что механизм фильтрации будет доступен и в формате on-premise, то есть для установки на стороне самого заказчика.

Появление такого инструмента хорошо вписывается в общий тренд: компании всё активнее используют генеративный ИИ, но тема утечек данных остаётся одной из главных причин, почему внедрение идёт не так быстро, как хотелось бы. Особенно это чувствительно для отраслей, где много персональной и служебной информации, — например, для здравоохранения, ретейла и госсектора.

Кроме того, Cloud.ru сообщила, что добавила в Foundation Models LLM-модель российской компании HiveTrace с Guardrails-механизмом. По заявлению компании, такая модель должна лучше справляться с рисками вроде промпт-инъекций, утечки системных инструкций и некорректной обработки выходных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru