27% небольших российских компаний столкнулись с утечками данных

27% небольших российских компаний столкнулись с утечками данных

27% небольших российских компаний столкнулись с утечками данных

За последний год 27% небольших компаний в России (где число сотрудников не превышает 50 человек) столкнулись с утечками данных. Аналогичный показатель в прошлом году был на 12% меньше. Об этом говорится в новом исследовании «Лаборатории Касперского».

По информации, собранной специалистами антивирусной компании, значительный рост этого показателя также отмечен и в случае с крупным бизнесом. Например, в 2018 году с утечками столкнулась каждая четвёртая корпорация, а в 2019 — уже каждая третья (34%).

Исследователи считают, что бизнес недостаточно защищается от подобных киберинцидентов. 26% компаний малого бизнеса используют инструменты, обеспечивающие лишь базовый уровень защиты. В результате каждая четвёртая компания не в состоянии защитить серверы и обеспечить централизованное управление всеми устройствами в сети.

Ещё одна проблема — недостаточный уровень квалификации ИТ-специалистов, не говоря уже об откровенно слабых познаниях сотрудников по части правил информационной безопасности. Более того, в 29% компаний вообще не было подходящих защитных решений на момент утечки.

Однако есть и положительные моменты. В исследовании «Лаборатории Касперского» отмечается, что в сравнении с 2018 годом у руководителей выросло понимание необходимости усилить защиту компании. В этом году инвестировать в меры безопасности готовы 51% компаний малого бизнеса, в прошлом их было 43%.

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