DARPA запускает проект по выявлению инсайдеров

DARPA запускает проект по выявлению инсайдеров

Агентство перспективных оборонных исследований Министерства обороны США начинает работу над проектом под названием CINDER, целью которого является создание новых методов обнаружения деятельности инсайдеров – людей, имеющих легальный доступ к секретной информации в военных компьютерных сетях, и использующих его в незаконных целях.

Поскольку сами по себе действия инсайдера практически не отличаются от действий лояльного сотрудника, выявление их сопряжено со значительными трудностями. Проект CINDER рассчитан на обнаружение специфических для инсайдерской деятельности признаков сетевой активности и создание соответствующих средств автоматического мониторинга сетей.

Несколько недель назад известный сайт Wikileaks опубликовал свыше 70 тыс. документов, касающихся военных операций США в Афганистане. Как утверждается, документы сайту передал армейский аналитик Брэдли Мэннинг, имевший доступ к сети передачи секретной информации SIPRNet министерства обороны США.

Аналитики отмечают, что для коммерческих компаний инсайдеры представляют даже большую угрозу, чем посторонние хакеры, но справиться с ними пока не удается.

Источник

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru