Лишь 13% отчётов по кибербезопасности описывают угрозы для граждан

Лишь 13% отчётов по кибербезопасности описывают угрозы для граждан

Лишь 13% отчётов по кибербезопасности описывают угрозы для граждан

Исследователи считают, что подавляющее большинство отчётов из сферы кибербезопасности концентрируется на правительственных хакерах, промышленном шпионаже и целевых атаках. Лишь малая часть охватывает киберугрозы для обычных граждан.

В научном журнале Journal of Information Technology & Politics вышла статья, в которой команда учёных делится статистикой, собранной по отчётам экспертов в области кибербезопасности.

В частности, согласно данным аналитиков, только 82 из 629 (13%) отчётов касаются угроз для обычных граждан. Остальные же документы игнорируют эту часть киберпреступной деятельности, уделяя больше внимания сложному кибершпионажу и поддерживаемым правительствами хакерам.

Благодаря такому соотношению страдает реальная картина угроз в цифровом пространстве, убеждены авторы статьи в научном журнале.

В общей сложности команда учёных проанализировала 700 отчётов по кибербезопасности, опубликованных за последние десять лет (в период между 2009 и 2019 годами). 629 изученных документов были опубликованы вендорами, специализирующимися на защите корпоративного сектора. 71 отчёт принадлежал независимым исследовательским центрам.

Именно последние чаще писали про киберугрозы для обычных граждан, а серьёзные вендоры уделяли больше внимания целевым кибероперациям (APT).

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