66,6% утечек в российском госсекторе носят умышленный характер

66,6% утечек в российском госсекторе носят умышленный характер

Команда аналитиков InfoWatch проанализировала утечки конфиденциальной информации, затронувшие государственный сектор: различные силовые структуры, центральные органы власти и компании в государственной собственности. Исследователи выяснили, что большая часть подобных инцидентов носит умышленный характер.

Согласно данным за 2018 год, государственным структурам достался небольшой процент от общего числа зарегистрированных утечек — 13,9% в мире и 23,3% в России. Разницу в этих показателях объясняют доминирующим положением госсектора в российской экономике.

Аналитический центр InfoWatch отметил, что 33,3% утечек, зафиксированных в мировом государственном секторе, затрагивают информацию категории «государственная тайна». А две трети таких инцидентов носят умышленный характер.

По данным InfoWatch, 75% утечек из российских госструктур произошли по вине сотрудников. Удивительно, что немалая доля (47,7%) данных была скомпрометирована за счёт кражи или потери бумажных носителей информации. А в мире данные государственного сектора чаще утекали через Сеть.

Преднамеренные утечки через электронную почту в России заняли 66,6% от общего числа подобных случаев (в мире — 58,3%).

Сотрудники и руководители российских госкомпаний зачастую умышленно похищают конфиденциальные данные, такие случаи составили 63,3%. В InfoWatch подчёркивают, что отдельные служащие потребительски относятся к персональным данным граждан. Вкупе с недостаточным развитием средств защиты информации это привело к участившимся случаям слива информации.

Таким образом, доля скомпрометированных персональных данных в России оказалась значительно выше, чем в мире — 71,2% против 56,5%.

Зато глобально доля утечек государственных и военных секретов почти в полтора раза выше, чем в России. Это можно объяснить тем, что Россия исторически уделяла много внимания защите государственной тайны.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Яндекс Дзен, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

В МГУ разработали систему проверки защищённости ИИ-продуктов

Сотрудники Центра компетенций Национальной технологической инициативы (ЦК НТИ) по большим данным, действующего на базе МГУ, разработали решение для проверки устойчивости ИИ-систем к кибератакам.

Как выяснил RT, платформа предоставляет возможность загрузки моделей машинного обучения в облако, где они в автоматическом режиме проходят тестирование. На выходе пользователь получает не только оценку, но также дообученный вариант, способный исправно работать в условиях различных внешних воздействий и изменений.

Созданное в МГУ решение пригодно для проверки любых систем, построенных на основе нейросетевых языковых моделей. Авторы считают, что их разработка окажется особенно полезной в применении к автопилотам грузовых автомобилей и поездов, системам идентификации по фото, видео, голосу, а также системам распознавания текста в аудиосообщениях: такие ИИ-помощники наиболее часто подвергаются кибератакам.

Команда ЦК НТИ создала прототип сервиса проверки и уже работает с рядом крупных российских клиентов над повышением устойчивости их ИИ-продуктов.

«В последние годы с активным внедрением систем ИИ в повседневную жизнь — например, голосовых банковских помощников, автопилотов, сервисов медицинской диагностики, систем идентификации на транспорте — стало понятно, что тематика устойчивости к атакам скоро станет очень востребована», — отметил Денис Гамаюнов, доцент факультета ВМК МГУ.

По мнению эксперта, в ближайшие годы рынок средств защиты систем ИИ возрастет в несколько раз.

«Безусловно, защита серверов, на которых запущен код ИИ, важна, но злоумышленникам интереснее скорее нарушить, а не прекратить его работу, чтобы тот выдавал некорректные решения, — комментирует Сергей Полунин, руководитель группы защиты инфраструктурных ИТ-решений компании «Газинформсервис». — Например, если хакеры доберутся до обучающей выборки и сумеют добавить в нее свои объекты, то обученная на такой выборке модель будет ошибаться и выдавать неправильные результаты».

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Яндекс Дзен, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru