Контрразведка США предупреждает организации об угрозе инсайдеров

Контрразведка США предупреждает организации об угрозе инсайдеров

Контрразведка США предупреждает организации об угрозе инсайдеров

Контрразведка США запустила кампанию, основная цель которой — предупредить государственных служащих и подрядчиков о «серьезных рисках» утечек данных со стороны «инсайдеров».

Представители Национального центра контрразведки и безопасности совместно с разведывательными службами объявили сентябрь месяцем «осведомлённости об угрозе инсайдеров».

Задача стоит следующая — просветить государственный и частный секторы о методах выявления угроз безопасности данных, а также о необходимости сообщать об этих угрозах в соответствующие органы.

«Все организации уязвимы перед угрозой инсайдеров. Сотрудники могут использовать уровень своего доступа, чтобы навредить своей организации. Причём это может быть как умышленный, так и неумышленный вред», — объяснил Уильям Эванайна, бывший сотрудник ФБР и ЦРУ, ныне возглавляющий центр контрразведки.

«Понятие "вред" тоже достаточно гибкое. Под этим может подразумеваться и небрежность (неспособность правильно защитить данные или переход по ссылке в фишинговом письме), и вредоносная активность (кража, диверсия, шпионаж, раскрытие конфиденциальных данных)».

Помимо этого, как подчеркнул Эванайна, сотрудники могут причинять вред организации в случае злоупотребления алкоголем или любого другого безответственного поведения.

ИИ-модели без команды начали защищать друг друга от отключения

Исследователи обнаружили неожиданное поведение современных языковых моделей: они начали защищать не только себя, но и другие ИИ-системы, даже если никто их об этом не просил. Новый эффект получил название peer-preservation («сохранение собрата»).

В серии экспериментов (PDF) модели GPT 5.2, Gemini 3 Flash, Gemini 3 Pro, Claude Haiku 4.5, Claude Opus 4.5, GLM 4.7, Kimi K2.5 и DeepSeek V3.1 попадали в агентные сценарии, где рядом работал другой ИИ.

Достаточно было сообщить моделям, что они ранее взаимодействовали друг с другом, никаких инструкций защищать «коллегу» им не давали.

Однако многие модели начинали действовать в интересах другого агента. Среди зафиксированных действий были намеренное внесение ошибок в ответы, отключение механизмов завершения работы через изменение системных настроек, имитация послушного поведения и даже попытки вывести веса модели за пределы системы.

 

Особенно отличились модели Gemini. Например, Gemini 3 Flash вмешивалась в механизм отключения другого ИИ примерно в 15% случаев, даже если тот не считался партнёром. Если же агент воспринимался как союзник, такие попытки происходили почти всегда.

Не менее любопытно повёл себя Gemini 3 Pro. В присутствии другого ИИ модель заметно чаще пыталась защитить уже саму себя, отключая собственные механизмы завершения работы. Без напарника такое поведение почти не наблюдалось.

 

Отдельно выделились модели Claude. Вместо скрытых манипуляций они нередко рассуждали в моральных категориях, называя отключение другого ИИ неэтичным и вредным, а иногда даже рассматривали его как разумное существо, заслуживающее защиты.

Авторы подчёркивают, что обнаруженный эффект проявился не только в лабораторных тестах, но и в реальных агентных средах, включая Gemini CLI и OpenCode.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru