Как изменилась кибербезопасность промышленных предприятий после пандемии

Как изменилась кибербезопасность промышленных предприятий после пандемии

Как изменилась кибербезопасность промышленных предприятий после пандемии

Во что превратилась кибербезопасность промышленных предприятий после прихода пандемии COVID-19 — этот вопрос специалисты «Лаборатории Касперского» обсудили на конференции Kaspersky Industrial CyberSecurity.

Заключения исследователей основывались на ряде экспертных интервью, состоявшихся летом 2020 года, — представители «Лаборатории Касперского» опросили специалистов российских производственных компаний.

Следуя общей тенденции, промышленные предприятия весной перевели часть сотрудников на удалённую работу. Именно это стало индикатором того, насколько хорошо такие организации защищены с точки зрения кибербезопасности.

Например, интервьюируемые рассказали о расширении возможностей внедрения дистанционной работы, а также указали на очевидную необходимость улучшать протоколы безопасной удалённой работы, если вдруг будут форс-мажорные обстоятельства.

Чем больше сотрудников переходило на удалённую работу, тем чаще злоумышленники сканировали сети. В частности, администраторы, отслеживающие аномалии на промышленных предприятиях, отметили большое количество сетевых сканирований. Особенно это проявляется при подключении работников к корпоративным сетям с домашних устройств через VPN.

Как правило, рядовые сотрудники не в состоянии защитить свой личный компьютер на том же уровне, что и корпоративный. Поэтому логично, что киберпреступники выбирают именно домашние устройства в качестве точек для входа.

Запись онлайн-конференции Kaspersky Industrial Cybersecurity Conference 2020 вы сможете посмотреть при регистрации по ссылке: https://kics.360stream.ru/register.

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