Каждая восьмая компания в России пострадала от киберинцидентов в облаке

Каждая восьмая компания в России пострадала от киберинцидентов в облаке

Каждая восьмая компания в России пострадала от киберинцидентов в облаке

По данным опроса «Лаборатории Касперского», 13% российских компаний отметили, что за год они хотя бы однажды столкнулись с инцидентами, связанными с безопасностью облачной инфраструктуры. При этом около трети компаний (32%) потеряли данные в результате этих инцидентов.

Ежедневно облачные корпоративные инфраструктуры и сети, вне зависимости от их размера, подвергаются большому количеству внутренних и внешних атак. Однако бизнес пока не воспринимает эту угрозу всерьез: только 27% российских компаний считают, что от защищенности их виртуальных систем и облачных инфраструктур зависит общая безопасность их корпоративной сети. 

Наибольшую обеспокоенность у компаний вызывает защита внешних облачных услуг. Так, респонденты переживают, что инциденты могут произойти у поставщиков, на аутсорсинг которым переданы бизнес-процессы, у сторонних облачных сервисов или в IT-инфраструктуре, где компания арендует вычислительные мощности. Однако несмотря на все это беспокойство, проверки соблюдения требований к обеспечению безопасности третьих сторон проводят лишь 15% компаний. 

«Несмотря на то что последние масштабные взломы происходили внутри ЦОД, традиционные системы безопасности по-прежнему фокусируются лишь на защите сетевого периметра и контроле прав доступа. При этом редко учитывается негативное влияние решений для защиты физической инфраструктуры на производительность виртуальных сред, – объясняет Вениамин Левцов, вице-президент по корпоративным продажам и развитию бизнеса «Лаборатории Касперского». –Поэтому в конвергентных средах так важно использовать соответствующую комплексную защиту, обеспечивая безопасность виртуальных систем специально предназначенными решениями. Мы реализуем подход, при котором вне зависимости от типа инфраструктуры для всех систем обеспечивается единое по степени защищенности покрытие всей корпоративной сети. И в этом наши технологии и современные разработки Vmware (как, например, микросегментация) прекрасно дополняют друг друга».

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru