Почти 50% россиян хоть раз случайно видели личные данные коллег

Почти 50% россиян хоть раз случайно видели личные данные коллег

Почти 50% россиян хоть раз случайно видели личные данные коллег

К вопросу о конфиденциальности личной информации. «Лаборатория Касперского» провела исследование, согласно которому приблизительно каждый второй россиянин (44%) видел на работе персональные данные своих коллег.

Исходя из результатов исследования «Цифровой бардак», представленных «Лабораторией Касперского», всего лишь 28% пользователей регулярно проверяют, кто имеет доступ к сервисам и документам, с которыми они работают.

Также удручающая ситуация наблюдается с ограничением доступа к материалам уволившимся или перешедшим в другой отдел сотрудникам. Как правило, подавляющее большинство организаций оставляют доступ к корпоративным папкам или сервисам, что подвергает риску как саму организацию, так и работающих в ней людей.

В результате получается, что зачастую важные документы хранятся и перемещаются внутри и вне компании без должного контроля.

«Явление, названное нами цифровым бардаком, особенно характерно для небольших компаний, для которых рост бизнеса — более важный приоритет по сравнению с безопасностью», — рассказывает Тимур Бигулов, руководитель направления продаж «Лаборатории Касперского» для малого и среднего бизнеса.

«В большинстве случаев сегодня работа в офисе подразумевает использование конфиденциальной информации. Чтобы защититься от возможных рисков, компаниям следует повышать цифровую грамотность сотрудников и внедрять политики, которые позволяют разграничивать права доступа. Помочь в этом могут специальные решения и сервисы».

Подпишитесь на новости

Группа Астра выпустила конструктор ИИ-агентов для работы в закрытом контуре

Собрать ИИ-секретаря или помощника техподдержки из визуальных блоков — такой сценарий предлагает «Группа Астра». Компания вывела на рынок «Астра ИИ Платформу»: low-code-конструктор корпоративных ИИ-приложений. По заявлению разработчика, он позволяет сократить внедрение с месяцев до дней и работать без зависимости от зарубежных облаков.

Решение входит в экосистему «Астра ИИ» и поддерживает локальное развёртывание, включая закрытый контур.

Внутри два конструктора. ML отвечает за обучение и развёртывание моделей машинного обучения, LLM — за языковых ассистентов, поиск по документам и автоматизацию процессов.

Сценарии собираются из блоков, настраиваются и отлаживаются в реальном времени. Если визуальных возможностей мало, можно менять код и добавлять собственные блоки на Python.

Платформа поддерживает базы знаний для RAG: помощник ищет информацию в документах компании. Через внешние инструменты агенты подключаются к CRM, ERP, почте и веб-поиску.

Можно также объединять нескольких агентов и распределять между ними задачи.

Среди сценариев есть аналитика, финансовые задачи, техподдержка и мониторинг рисков. В одном из приведённых компанией примеров модели обрабатывают десять страниц чертежей и спецификаций за пять минут, подготавливая данные для инженерных систем.

По данным разработчика, продукт включён в реестр отечественного ПО и уже доступен заказчикам.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru