Кибератаки обходятся каждому предприятию в среднем в $11.7 миллионов

Кибератаки обходятся каждому предприятию в среднем в $11.7 миллионов

Кибератаки обходятся каждому предприятию в среднем в $11.7 миллионов

Согласно докладу, предоставленному Accenture и Ponemon Institute, киберпреступность нынче обходится каждому предприятию в среднем в сумму 11,7 миллионов долларов США. Было опрошено 2182 специалиста по кибербезопасности из 254 организаций.

Сумма высчитывалась, учитывая расходы, связанные с ИТ-инфраструктурой, экономическим шпионажем, срывом бизнеса и потерями доходов. Показатель в размере 11,7 миллионов долларов на 23% больше аналогичного показателя в прошлом году. А за последние пять лет он вообще вырос на 62%.

Ежегодно компании, работающие в сфере здравоохранения, тратят в среднем 12,47 миллионов долларов на связанные с киберпреступностью расходы, однако эта сумма значительно выше у предприятий, оказывающих финансовые услуги - в среднем около 18,28 миллионов долларов.

Также в отчете упоминается, что самым дорогим для предприятий типом кибератак является заражение вредоносными программами. Такие инциденты обходились каждому предприятию в среднем в сумму 2,4 миллиона долларов.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru