Предприятия тратят на ИБ меньше, чем могут потерять из-за кибератак

Предприятия тратят на ИБ меньше, чем могут потерять из-за кибератак

Предприятия тратят на ИБ меньше, чем могут потерять из-за кибератак

Большинство российских промышленных компаний тратят на информационную безопасность менее 50 млн рублей в год. При этом, 27 % организаций оценили в аналогичную сумму потери за один день простоя инфраструктуры вследствие кибератаки.

Все эти данные подробно отражены в исследовании «Сколько стоит безопасность», проведенном Positive Technologies. Также в нем говорится, например, что треть (33 %) промышленных организаций оценили возможный ущерб от отказа в работе корпоративной инфраструктуры в течение одного дня в сумму от 0,5 до 2 млн руб., 13 % — от 2 до 10 млн руб. и 17% — от 10 до 50 млн руб. Большинство промышленных компаний (83 %) заявили о готовности восстановить инфраструктуру, не потратив и 0,5 млн рублей, однако такая оценка кажется экспертам Positive Technologies заниженной.

Величина ущерба в случае возникновения инцидента ИБ во многом зависит от готовности компании к реагированию на инцидент и корректности действий сотрудников. Однако в сфере промышленности данное направление находится на не самом высоком уровне. В 23 % опрошенных организации из этой сферы отсутствует практика выявления и расследования инцидентов ИБ. В том случае, когда они все же расследуются, 64 % компаний занимаются этой работой самостоятельно без привлечения профессионалов. При этом внутренние отделы SOC есть только в 20 % промышленных организаций.

Специализированные инструменты обеспечения безопасности также используются достаточно редко — межсетевые экраны уровня приложений (WAF) применяют менее четверти (23 %) всех опрошенных  промышленных компаний, SIEM-системы — еще меньше (17 %).

Регулярные тесты на проникновение (2 раза в год) проводят лишь 13 % промышленных компаний, в 44 % — они никогда не проводились. В 33 % компаний инвентаризация и контроль за появлением небезопасных ресурсов в периметре сети не проводится никогда. В 40 % организаций никогда не проводился анализ защищенности корпоративных беспроводных сетей. В 23 % промышленных компаний отсутствует контроль установки обновлений софта.

В 17 % компаний отсутствует практика мониторинга публикации информации об уязвимостях нулевого дня и поиска их в ИТ-ресурсах компании. В 40 % промышленных организаций данные о новых уязвимостях принимаются во внимание, но их исправление откладывается на неопределенный срок — при том, что хакеры готовы к атаке в течение трех дней после объявления об уязвимости.

Только 23 % промышленных компаний проводят регулярное обучение сотрудников основам информационной безопасности с последующей проверкой эффективности такого обучения, а 40 % компаний не организуют его в принципе.

«Промышленным компаниям, в первую очередь, важна работоспособность используемых систем и непрерывность технологического процесса, а информационная безопасность является делом второстепенным, поэтому и бюджет, выделяемый на обеспечение ИБ, в большинстве случаев не столь значителен, как в государственных или финансовых компаниях, — отмечает Евгений Гнедин, руководитель отдела аналитики информационной безопасности Positive Technologies. — В сфере промышленности любые изменения в инфраструктуре АСУ ТП могут оказать серьезное влияние на технологический процесс, поэтому все дополнительные средства защиты применяются с осторожностью. Кроме того, не всегда существует возможность быстро внести изменения в конфигурацию оборудования и прикладного ПО или установить обновления. И хотя организации знают о проблемах, связанных с ИБ, в настоящее время не все готовы их решать эффективно ввиду нюансов, связанных с используемыми технологиями и внутренними бизнес-процессами, а также в связи с неготовностью руководства вкладывать в безопасность значительные суммы».

Российские математики научили ИИ-модели общаться без слов

Российский стартап Mostik разработал способ объединять возможности разных ИИ-моделей без обмена текстовыми ответами. Вместо длинной переписки нейросети взаимодействуют через математические значения во внутренних представлениях.

Обычно ансамбль работает последовательно: одна модель генерирует ответ, а другая получает его на вход.

Это требует времени и вычислительных ресурсов. Метод Mostik позволяет передавать информацию между моделями на более глубоком уровне, помогая небольшой нейросети использовать возможности значительно более крупной.

Для демонстрации команда связала китайскую GLM-5.2 с 753 млрд параметров и компактную Qwen-3.5 на 4 млрд параметров, способную работать на мобильном устройстве.

По утверждению разработчиков, получившаяся система показала результат ровно посередине между исходными моделями, но обошлась в 20 раз дешевле запуска полной GLM.

Ещё одну систему Mostik вывел в лидеры сложного соревнования ARC-AGI 3, предназначенного для проверки способности ИИ решать новые задачи. Подробности команда пока скрывает, чтобы не раскрывать подход до завершения конкурса.

Гендиректор стартапа Саша Малышева считает, что будущее ИИ может принадлежать не одной гигантской модели, а коллективу специализированных нейросетей. Внутри компании этот подход сравнивают с угадыванием веса свиньи: усреднённая оценка группы людей иногда оказывается точнее ответа одного эксперта.

Если технология подтвердит эффективность на разных моделях и задачах, она может повысить ценность открытых нейросетей. Крупную модель получится объединить с небольшими экспертами по медицине, физике или биологии, не заставляя вычислительного монстра выполнять всю работу.

Пока опубликованных технических деталей и независимого воспроизведения результатов нет. Подробнее про проект пишет издание WIRED.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru