85% сотрудников малых компаний используют личные устройства для работы

85% сотрудников малых компаний используют личные устройства для работы

85% сотрудников малых компаний используют личные устройства для работы

85% сотрудников малых российских компаний — где штат не превышает 50 человек — используют в процессе вынужденной удалённой работы персональные девайсы. Об этом говорит новое исследование антивирусной компании «Лаборатория Касперского».

19% опрошенных служащих отметили, что начали использовать личные устройства после перехода на дистанционную работу исключительно в бизнес-целях. 54% респондентов заявили, что делали это и раньше.

Аналитики «Лаборатории Касперского» напоминают, что малые компании не всегда могут обеспечить всех сотрудников техникой для выполнения работы, поэтому иногда используется модель Bring Your Own Device («принеси своё устройство», BYOD).

Мало кто в таких случаях задумывается, что личное устройство конкретного работника может поставить под угрозу всю корпоративную сеть. Известно, что стороннее оборудование далеко не всегда хорошо защищено, поэтому через него злоумышленники могут добраться до внутренней информации организации.

Согласно тем же данным исследования «Лаборатории Касперского», владельцы малых предприятий признавались, что личные устройства сотрудников становились объектом атаки киберпреступников. Об этом сообщили 40% предпринимателей.

Поскольку сейчас все сидят по домам из-за пандемии COVID-19, ситуация может ещё ухудшиться.

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