Более 60% российских компаний винят уволившихся сотрудников в утечках

Более 60% российских компаний винят уволившихся сотрудников в утечках

Более 60% российских компаний винят уволившихся сотрудников в утечках

Аналитики компании «Ростелеком» изучили основные риски компаний при увольнении сотрудников. Ожидаемо, что основными проблемами большинство организаций назвало утечку внутренней информации в том или ином виде.

Итак, согласно исследованию «Группы особого контроля: какие риски несут компании увольняющиеся сотрудники», более 60% российских компаний считают, что увольняющиеся сотрудники виновны в утечках информации.

В 13% случаев обиженные или просто недобросовестные экс-сотрудники передают внутреннюю информацию организации (условия сделок и тендеров, секретных разработок т. п.).

Пандемия COVID-19 стала причиной массовых сокращений, а с переходом компаний на удалённую работу увеличилось число инцидентов со случайным или намеренным сливом конфиденциальных данных.

Как выяснили эксперты «Ростелекома», более 60% опрошенных российских компаний наибольшее значение придают утечкам внутренней информации по вине увольняющихся сотрудников. Чуть более 22% считают, что самый серьёзный ущерб организациям наносят участники тендерной процедуры или ключевой сделки.

10% респондентов заявили, что угроза исходит от работников, находящихся на испытательном сроке.

Наиболее частым видов компрометируемой информации стали клиентские базы данных — 61%. В 19% случаев сливали условия сделок и тендеров, в 15% — секреты разработок и нововведения.

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