Расходы банков на кибербезопасность выросли на 15 %

Расходы банков на кибербезопасность выросли на 15 %

Расходы банков на кибербезопасность выросли на 15 %

Согласно исследованию Positive Technologies, потери банков от одного дня кибератак оценивается в сумму до 2 млн рублей. Большинству банков на кибербезопасность приходится тратить до 50 млн рублей. Как утверждает компания Zecurion, эти показатели были ниже на 10–15 % в прошлом году.

Специалисты объясняют, что такой рост расходов обусловлен активизацией киберпреступных группировок, а также ужесточением требований ЦБ.

Ранее мы писали о данных, отраженных в исследовании «Сколько стоит безопасность», проведенном Positive Technologies. Подсчеты компании Zecurion говорят о том, что в прошлом году эти цифры были на 10–15 % ниже.

Эксперты утверждают, что благодаря таким группам киберпреступников, как Cobalt, действовавшей на территории России примерно с середины прошлого года, отмечен рост расходов на кибербезопасность. Ситуация усугубляется тем, что злоумышленники крайне быстро адаптируются к постоянно меняющимся условиям, например, к усилению киберзащищенности банков.

«Кроме того, ЦБ требует от банков со следующего года раскрывать объемы киберхищений, что подтолкнуло банки к более тщательному анализу информбезопасности и, соответственно, увеличению затрат на кибербезопасность, — цитирует директора по развитию бизнеса компании PositiveTechnologies Максима Филиппова iz.ru. — Вероятно, в ближайшие годы это будет увеличивать раходы банков на эту сферу».

Google усилила Chrome: ИИ теперь проверяет сам себя перед действиями

Google представила новый набор защитных функций в Chrome — теперь браузер получает дополнительные механизмы безопасности, призванные удерживать встроенный ИИ от выполнения вредоносных действий и защищать пользователей от скрытых атак через веб-контент.

Это обновление стало продолжением внедрения в Chrome возможностей Gemini — когда модель сама может планировать действия в браузере, переходить по сайтам, нажимать кнопки и выполнять небольшие задачи.

А вместе с новыми возможностями появились и новые риски: в первую очередь — инъекция в промпты, когда вредоносные подсказки скрываются внутри веб-страницы и пытаются заставить агент делать то, чего пользователь не просил.

Главная новинка — User Alignment Critic, отдельная модель-наблюдатель, которая проверяет каждое планируемое действие агента. Она не видит содержимое подозрительных страниц, а работает только с метаданными. Это делает её устойчивой к попыткам «отравления» вредоносными подсказками.

 

Если Critic считает, что действие не соответствует цели пользователя, оно просто блокируется — агент не сможет продолжить выполнение команды. Если ошибки повторяются, управление возвращается пользователю.

Google отмечает, что User Alignment Critic дополняет уже существующую технику spotlighting, которая заставляет ИИ строго следовать пользовательским инструкциям и игнорировать то, что встроено в веб-страницу.

Второе нововведение — система Agent Origin Sets. Она ограничивает, с какими сайтами агент может взаимодействовать.

Все источники делятся на два типа:

  • только чтение — Gemini может анализировать контент, но не выполнять действия;
  • чтение-запись — агент может читать страницу, нажимать кнопки, вводить текст.

Такой механизм предотвращает ситуации, когда ИИ получает доступ к сайтам, к которым пользователь вообще не обращался, — например, ко вкладке с интернет-банком.

Добавленная прослойка безопасности не видит реального веб-контента, поэтому её невозможно «обмануть» вредоносным кодом.

Теперь Chrome будет запрашивать явное подтверждение пользователя перед тем, как ИИ выполнит потенциально опасные операции:

  • переход на банковские и медицинские порталы;
  • авторизация через Google Password Manager;
  • любые действия с оплатами, покупками и отправкой сообщений.

Кроме того, создаётся рабочий журнал, чтобы пользователь мог видеть, что именно планирует агент и какие действия он хотел бы выполнить.

Chrome также проверяет страницы на наличие скрытых инъекций и работает в связке с Safe Browsing и системой локального выявления мошенничества. Если специальный классификатор решает, что контент пытается манипулировать моделью, действие ИИ блокируется.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru