Ошибки в киберзащите обходятся компаниям в полмиллиона долларов

Ошибки в киберзащите обходятся компаниям в полмиллиона долларов

Ошибки в киберзащите обходятся компаниям в полмиллиона долларов

За последние 12 месяцев каждая вторая промышленная компания в мире пережила от одного до пяти киберинцидентов – они затронули критически важные инфраструктуры или автоматизированные системы управления технологическими процессами (АСУ ТП) на этих предприятиях.

Такие данные «Лаборатория Касперского» получила в ходе исследования, в котором приняли участие более 350 представителей индустриальных организаций по всему миру, включая Россию. На устранение последствий этих инцидентов, случившихся в течение года, каждая компания потратила в среднем 497 тысяч долларов США.

Опрос также показал, что столкновение с киберугрозами не стало неожиданностью для промышленных предприятий – три четверти компаний допускают вероятность пострадать от кибератаки. Более того, 83% респондентов считают себя хорошо подготовленными к тому, что в их промышленных инфраструктурах может произойти какой-либо инцидент. 

Больше всего на сегодняшний день компании опасаются возможности заражения вредоносным ПО. И реальность показывает, что это не напрасно – 53% пострадавших от инцидентов предприятий подтвердили случаи столкновения с различными зловредами. Более того, около трети компаний (36%) подвергались таргетированным атакам. Таким образом, вредоносные программы и хорошо спланированные целенаправленные операции стали доминирующими угрозами для промышленных и критически важных инфраструктур.  

В то же время исследование показало, что компании зачастую недооценивают внутренние угрозы, опасаясь рисков извне. Так, 44% организаций полагают, что их кибербезопасности с большой долей вероятности будут угрожать какие-либо третьи лица, например, поставщики. А 33% считают, что наибольшую опасность для них представляют программы-вымогатели. Однако чаще киберинциденты в промышленных сетях случаются из-за ошибок и непреднамеренных действий персонала – именно этот фактор угрожал почти трети (29%) компаний. 

 

 

 «Мы наблюдаем все большую взаимную интеграцию корпоративных и индустриальных сетей, которые сегодня нередко образуют единую инфраструктуру промышленного предприятия. А это значит, что компаниям следует скорректировать подход к управлению и защите киберфизических систем, – отмечает Андрей Суворов, директор по развитию бизнеса безопасности критической инфраструктуры «Лаборатории Касперского». – Для этого важно понимать актуальный ландшафт угроз, знать возможные риски, оценивать, какие методы обеспечения защиты наиболее эффективны, и, конечно же, работать над повышением осведомленности сотрудников о новых киберопасностях».

Права авторов при обучении ИИ уточнят в подзаконных актах осенью

Новый закон о поддержке развития искусственного интеллекта не отменяет Гражданский кодекс и не превращает произведения авторов в бесплатный корм для нейросетей. Об этом заявила советник президента России Елена Ямпольская. Закон, подписанный президентом 26 июля, разрешает использовать общедоступные и правомерно опубликованные материалы для обучения российских алгоритмов ИИ.

Однако правообладатель может закрыть свои работы от такой обработки техническими средствами. Бесконтрольно загружать в модели всё, до чего дотянулся парсер, нельзя.

Как именно будет работать этот механизм, пока предстоит решить. Подзаконные акты, по данным «Ведомостей», начнут появляться осенью. При их подготовке власти обещают учесть опасения творческих отраслей, представители которых предупреждали об обесценивании интеллектуальной собственности.

Эксперты тем временем предлагают несколько способов помирить нейросети с авторами. Среди них — отказ от использования произведений по требованию правообладателя, коллективное лицензирование и отчисление части прибыли ИИ-продуктов в компенсационный фонд.

В РАНХиГС считают, что разработчиков генеративных моделей стоит обязать вести закрытые реестры обучающих данных и показывать их регуляторам. Так можно будет понять, чьи произведения попали в датасет, не раскрывая коммерческую тайну.

Юрист Михаил Семенов предлагает разделять сценарии. Если модель копирует голос актёра, манеру художника или тексты конкретного писателя, потребуется прямой договор и выплаты. При массовом обучении на миллиардах материалов искать каждого автора нереально — здесь пригодился бы аналог авторского общества для ИИ.

В отрасли есть и более жёсткий взгляд: чрезмерные ограничения могут ударить и по экономике, и по культуре. Поэтому властям предстоит настроить систему так, чтобы модели не остались голодными, а авторы — с красивым обещанием вместо денег.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru