АНБ: система слежки позволила собрать информацию о деятельности России

АНБ: система слежки позволила собрать информацию о деятельности России

АНБ: система слежки позволила собрать информацию о деятельности России

Статья 702 американского закона "О негласном наблюдении в целях внешней разведки", подразумевающая электронную слежку за гражданами, позволила Агентству национальной безопасности США (АНБ) собрать информацию о деятельности РФ в связи с американскими президентскими выборами в 2016 году, заявил в пятницу директор АНБ адмирал Майкл Роджерс.

"Без полномочий в рамках 702-й статьи мы не смогли бы собрать те сведения, которые легли в основу оценки разведывательного сообщества США относительно деятельности РФ во время выборов в США в 2016 году", — сказал Роджерс, выступая на конференции в вашингтонском Фонде наследия, пишет ria.ru.

Россия неоднократно опровергала и заявляла о бездоказательности обвинений в попытках оказать влияние на американские выборы.

Ранее министр юстиции и генеральный прокурор США Джефф Сешнс, а также директор национальной разведки Дэниел Коутс написали письмо в конгресс с предложением сделать бессрочным закон, позволяющий вести электронную слежку за гражданами. В своем обращении Сешнс и Коутс напоминают, что действие соответствующих поправок к закону "О негласном наблюдении в целях внешней разведки" заканчивается в конце этого года.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Swordfish Security подготовила бесплатный фреймворк по оценке рисков ИИ

Специалисты по кибербезопасности из компании Swordfish Security объявили, что разработанная ими методология по оценке зрелости компаний, применяющих искусственный интеллект, будет доступна ИБ-командам бесплатно. Идея в том, чтобы помочь сформировать зарождающийся рынок ИИ-безопасности и дать организациям понятный инструмент для самопроверки.

Методология и карта угроз создавались именно для российского рынка: учитывались требования регуляторов и особенности отечественных ИИ-систем.

Во фреймворк под названием SAIMM включили направления анализа ИИ-систем, оценку рисков, а также набор мер по их снижению. Фактически это рабочий чек-лист, который может помочь компаниям понять текущий уровень зрелости и построить собственную дорожную карту развития безопасного ИИ.

По словам специалистов, на рынке ежедневно появляются новые ИИ-агенты, а бизнес активно внедряет инструменты на базе языковых моделей. При этом масштаб угроз растёт, а атаковать ИИ-системы зачастую проще, чем традиционное ПО из-за их специфики.

Разработчики собрали около 80 уязвимостей, характерных именно для ИИ-систем, и сопоставили их с международными классификациями — OWASP, NIST, ENISA, MITRE ATLAS и другими. В список вошли, например, компрометация модели, обход ограничений, утечка чувствительных данных в ответах модели, конфликт инструкций и другие риски. Для каждой угрозы указаны меры защиты и необходимые контроли.

Фреймворк не привязан к определённой отрасли: им могут пользоваться финтех-компании, онлайн-ритейл, госсектор и другие организации, работающие с ИИ. Разработчики также участвовали в проектах на уровне регуляторов, что позволило учесть положения национальных инициатив в сфере ИИ и критической инфраструктуры.

Совместное исследование Ассоциации Финтех и экспертов в области ИИ-безопасности показало, что четверть крупнейших финансовых компаний уже пережили инциденты, связанные с использованием искусственного интеллекта. Это указывает на то, что ИИ активно интегрируется в рабочие процессы, но инструменты его защиты всё ещё находятся в стадии становления.

Новая методология должна помочь компаниям уйти от спонтанного подхода к внедрению ИИ и выстроить системную работу с рисками.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru