Удалённая работа в связи с COVID-19 может увеличить число утечек вдвое

Удалённая работа в связи с COVID-19 может увеличить число утечек вдвое

Удалённая работа в связи с COVID-19 может увеличить число утечек вдвое

Пандемия нового коронавируса заставила многих работодателей обеспечить своим сотрудникам возможность удалённой работы. Специалисты в области кибербезопасности ожидают, что из-за сложившейся ситуации число утечек данных сотрудников увеличится вдвое.

Основную проблему эксперты видят в нюансах удалённой работы: сотрудников визуально не контролируют ни коллеги, ни камеры видеонаблюдения. В таких условиях существенно возрастают риски информационной безопасности.

Иной раз даже специальные программы, VPN и защита от фишинга не могут обезопасить сотрудников от киберинцидентов. Например, Игорь Бедеров, руководитель компании «Интернет-розыск», опасается, что банки и ИТ-корпорации окажутся неготовыми к новым реалиям.

«Зачастую на домашних компьютерах сотрудников установлены несогласованные и уязвимые программы, мессенджеры и прочий незащищённый софт. Всё это создаёт благодатную почву для роста числа попыток несанкционированного доступа», — объясняют специалисты сферы ИБ.

«Помимо этого, сами сотрудники могут делиться рабочими моментами через личную почту, а последняя, как известно, лишена приемлемого уровня защиты».

Именно поэтому эксперты рекомендуют компаниям оснастить компьютеры своих удалённых сотрудников антивирусными программами, а также обеспечить VPN-доступ с многофакторной аутентификацией. При этом важно ещё не забывать об обновлении программ.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru