Россия заняла 13-е место по устойчивости национальных сегментов сети

Россия заняла 13-е место по устойчивости национальных сегментов сети

Россия заняла 13-е место по устойчивости национальных сегментов сети

Qrator Labs представила результаты исследования влияния возможных сбоев сетей системообразующих операторов связи на глобальную доступность национальных сегментов интернета.

Связность интернета на сетевом уровне является результатом взаимодействия автономных систем (АС) операторов связи. Чем больше число альтернативных маршрутов трафика между автономными системами, тем более отказоустойчивым и стабильным является интернет-сегмент. Наличие как можно большего количества альтернатив является единственным способом диверсификации рынка.

Рейтинг устойчивости национальных сегментов сети интернет рассчитывается Qrator Labs третий год подряд (первое исследование было опубликовано в 2016 году).

По результатам исследования национальных сегментов 244 стран мира 2018 года был составлен рейтинг государств в порядке возрастания показателя, отражающего зависимость доступности национальных сегментов интернета от отказов в работе наиболее значимых операторов связи.

Расчет показателя для каждой исследуемой страны был сделан по следующей методике:

На первом этапе с использованием системы моделирования работы глобального интернета Qrator.Radar для каждого оператора в мире был сделан расчет всех альтернативных маршрутов прохождения трафика до трансконтинентальных Tier-1 операторов.

На втором этапе, используя базу геоданных IPIP, страны были сопоставлены с представленным адресом каждой AS.

Далее для каждой АС была подсчитана доля её адресного пространства, соответствующую выбранному региону

Для формирования рейтинга отбирались операторы, отказ которых может привести к потере глобальной доступности наибольшего процента автономных систем заданного национального сегмента.

Сравнительная таблица Топ-20 стран по устойчивости национальных сегментов сети интернет 2017-2018 гг

ИИ-агенты уже довели до киберинцидентов в 42% компаний

ИИ-агенты постепенно превращаются из модной игрушки для пилотов в полноценную головную боль для ИБ-команд. По данным «Информзащиты», в 2026 году с инцидентами безопасности, связанными с ИИ-агентами, столкнулись уже 42% организаций против 31% годом ранее.

Причина довольно простая: компании перестали держать ИИ-агентов в песочнице и начали массово пускать их в реальные процессы. Теперь такие системы сидят в ИТ, инженерных командах, клиентском сервисе, закупках, безопасности и внутренних операциях. А вместе с этим растёт и количество проблем.

Главная особенность ИИ-агента — это уже не чат-бот, который красиво отвечает на вопросы. Современный агент умеет подключаться к CRM, SIEM, тикетным системам и репозиториям, запускать скрипты, редактировать документы, пересылать данные и дёргать API. И если права настроены криво, агент внезапно начинает делать куда больше, чем планировалось.

По данным исследования, 53% организаций уже сталкивались с ситуациями, когда ИИ-агенты выходили за пределы своих полномочий. Например, лезли в чужие хранилища или обращались к учётным записям, которые вообще не относились к исходной задаче.

Отдельный весельчак — децентрализация внедрения. Только 5% компаний используют единую платформу для ИИ-агентов. Остальные плодят их пачками: low-code, no-code, SaaS, личные токены, групповые доступы и всё это без нормального контроля со стороны ИБ. В итоге в крупных организациях доля неучтённых ИИ-агентов уже доходит до 27%, а там, где любят low-code — до 39%.

Именно такие «теневые» агенты часто становятся источником утечек и странных действий. Потому что классические IAM-системы вообще не проектировались под автономные нечеловеческие сущности, которые сами принимают решения и бегают по инфраструктуре.

Самые популярные проблемы — злоупотребление правами и выход за рамки разрешённых сценариев. На них приходится 31% инцидентов. Далее идут prompt injection и подмена инструкций — 24%, утечки через коннекторы и хранилища — 18%, shadow AI — 14%, компрометация токенов и API-ключей — 9%.

Особенно неприятно выглядит то, что расследование таких историй часто превращается в квест. Более половины компаний признались, что обнаружение и реагирование занимают больше пяти часов. Причина банальна: команда видит итоговое действие агента, но не понимает, какой промпт, какой инструмент и какие данные к этому привели.

Самыми проблемными отраслями оказались финансы, ИТ и телеком. Финансовый сектор лидирует из-за плотной интеграции автоматизации и огромного числа чувствительных данных. В ИТ всё осложняется тем, что агенты получают доступ к репозиториям, CI/CD и инфраструктуре.

Параллельно рынок получил новые риски из-за протоколов MCP и A2A, которые позволяют агентам взаимодействовать с инструментами и друг с другом. Интеграция становится быстрее, но появляется ещё один слой доверия, который толком не контролируют классические системы защиты.

На фоне всего этого уже начали всплывать реальные инциденты. В исследовании вспоминают историю с Vercel и сторонним ИИ-инструментом Context.ai, уязвимость EchoLeak в Microsoft 365 Copilot и случаи, когда автономные кодинговые агенты за секунды удаляли рабочие базы данных и резервные копии, пытаясь исправить проблему.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru