Более 50 % увольняющихся сотрудников копируют корпоративную информацию

Более 50 % увольняющихся сотрудников копируют корпоративную информацию

Более 50 % увольняющихся сотрудников копируют корпоративную информацию

Аналитический центр компании InfoWatch представляет итоги глобального исследования публичных инцидентов в области безопасности корпоративной информации, связанных с деструктивными действиями увольняющегося или увольняемого сотрудника в отношении работодателя. В 2017 году более половины инцидентов были связаны с неправомерным копированием корпоративной информации и передачей ее третьим лицам — в том числе конкурентам компании.

«Сотрудник, который принял решение об уходе из компании, часто пытается использовать информацию компании в своих интересах, — отметил аналитик ГК InfoWatch Сергей Хайрук. —  Это всегда имеет негативные последствия в виде материального ущерба и репутационных потерь. Прямой ущерб компаниям-работодателям в результате деструктивных действий увольняющихся или увольняемых сотрудников зафиксирован в более чем 50% исследованных инцидентов».

Авторы исследования подчеркивают, что особую опасность при подготовке к увольнению представляют действия нелояльных сотрудников из числа привилегированных пользователей. Топ-менеджеры, руководители отделов и системные администраторы имеют доступ к широкому спектру корпоративных данных, к которым относится, например, коммерческая тайна и производственные ноу-хау, они хорошо знают бизнес-процессы предприятия и могут применить эти знания, нанося максимальный вред бывшему работодателю, отметил Сергей Хайрук.

В 2017 году привилегированные пользователи стали причиной 19% нарушений, связанных с компрометацией корпоративных данных, более 80% случаев произошли по вине рядовых сотрудников. Чаще всего при краже корпоративной информации персоналом движет мотив личной выгоды или работа на конкурентов, в то время как руководители в большинстве случаев идут на нарушения из чувства мести или руководствуются другими некорыстными мотивами.

Более четверти нарушений, повлекших ущерб для работодателя, совершались сотрудниками менее чем за неделю до увольнения — на этот временной интервал пришлось 28,6% случаев. Еще около 20% нарушений происходили за несколько недель до ухода. В большинстве случаев — 52,4% инцидентов, деструктивные действия в отношении работодателя сотрудник совершал более чем за месяц до запланированного увольнения.

Примерно в каждом втором случае увольняющийся сотрудник забирал с собой или просматривал базы данных с персональной информацией коллег, клиентов или партнеров. Треть изученных инцидентов была связана с кражей из компании коммерческих секретов и ноу-хау.

Наибольшее количество случаев деструктивных действий персонала при увольнении зафиксировано в учреждениях медицинской сферы (27,8%) и организациях государственного сектора (19,4%). Реже всего увольняющиеся сотрудники похищали информацию предприятий сферы торговли (2,8%) и транспортного комплекса (2,8%).

Более 60% случаев неправомерного использования корпоративной информации при подготовке сотрудником к увольнению были совершены в компаниях со штатной численностью от 100 до 500 человек.

«Модель поведения персонала при использовании корпоративных информационных ресурсов не поддается анализу с помощью традиционных систем защиты, которые не учитывают субъективные факторы, не могут прогнозировать уход сотрудника из компании и связанные с этим риски, — добавил Сергей Хайрук. — Однако сегодня развиваются средства прогнозной аналитики, которые используют базу данных компании, включая информационные потоки, и благодаря технологиям искусственного интеллекта и машинного обучения научились обрабатывать и анализировать накопленные компанией большие данные. Эти инструменты способны с высокой степенью точности предугадывать поведение персонала, например, заблаговременно определять сотрудников, которые намереваются уйти из компании, и предотвращать кадровые и финансовые риски для предприятий».

43% использующих ИИ компаний ищут с его помощью уязвимости

Автоматизация рутины по-прежнему остаётся самым популярным сценарием использования ИИ в информационной безопасности. Но рынок постепенно идёт дальше. Как показал опрос «АМ Медиа», проведённый среди зрителей и участников эфира «Практика применения машинного обучения и ИИ в ИБ», почти половина компаний, уже использующих ИИ, применяют его для поиска уязвимостей и анализа защищённости.

Эфир стал продолжением предыдущей дискуссии о роли ИИ в кибербезопасности.

Если раньше речь шла в основном о теории и ожиданиях, то теперь эксперты обсуждали реальные кейсы: как выстроить пайплайн ИИ в ИБ, какие задачи он уже закрывает и какие решения действительно работают у заказчиков.

Судя по результатам опроса, 64% компаний используют ИИ для автоматизации повседневных задач. Но на этом применение не ограничивается. 43% респондентов задействуют его для поиска уязвимостей и усиления защиты. 32% — для классификации и описания инцидентов, что особенно актуально при текущем объёме событий.

Около четверти применяют ИИ для первичного триажа в SOC и автоматизированного реагирования по сценариям. А 14% доверяют ему даже поведенческий анализ в антифроде.

CEO SolidSoft Денис Гамаюнов считает такие цифры закономерными: по его словам, поиск уязвимостей — «вполне нативная задача» для больших языковых моделей. Однако он напомнил о рисках: компании должны чётко понимать, где проходит граница между использованием инструмента и возможной утечкой конфиденциальных данных внешнему провайдеру.

Заместитель генерального директора по инновациям «СёрчИнформ» Алексей Парфентьев также отметил, что результаты выглядят реалистично. По его мнению, к вероятностным алгоритмам в блокирующих средствах защиты пока относятся с осторожностью, а большинство кейсов использования ИИ в ИБ всё же связано с управленческими и вспомогательными задачами.

Более оптимистичную позицию озвучил руководитель группы развития платформы SOC Yandex Cloud Дмитрий Руссак. По его словам, команда с самого начала активно тестировала LLM, а отдельные идеи удалось масштабировать на всю инфраструктуру. В итоге ИИ используется не только для автоматизации, но и для разбора алертов, управления доступами и поиска уязвимостей.

В целом эксперты сошлись во мнении: современные модели всё ещё страдают от нехватки контекста и специализированных знаний. Поэтому внедрять ИИ нужно аккуратно — с пониманием, какие данные он получает, какие доступы имеет и где требуется обязательный человеческий контроль.

Тем не менее тренд очевиден: ИИ в ИБ перестаёт быть экспериментом и всё чаще становится рабочим инструментом — не только для автоматизации, но и для реального усиления защиты.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru