В среднем сотрудник банка имеет доступ к 11 млн конфиденциальных файлов

В среднем сотрудник банка имеет доступ к 11 млн конфиденциальных файлов

В среднем сотрудник банка имеет доступ к 11 млн конфиденциальных файлов

Аналитики Varonis проанализировали 4 миллиарда файлов в 56 финансовых организациях по всему миру (банки, страхование, инвестиции) на базе случайной выборки результатов аудита киберрисков (Data Risk Assessment).

Выяснилось, что в среднем сотрудник финансовой организации имеет доступ к 13% всех данных, хранящихся в компании. Это означает, что даже сотрудники небольших организаций имеют неограниченную свободу просмотра, копирования, перемещения, изменения и удаления данных для более чем полумиллиона файлов — включая почти 20% всех файлов, содержащих конфиденциальные данные о сотрудниках и клиентах. При этом с увеличением размера компании, количество доступных для всех файлов удваивается. В крупнейших финансовых организациях более 20 миллионов файлов доступны любому сотруднику.

Исходя из данных отчета, в среднем финансовые институты имеют около 20 000 открытых для всех сотрудников папок. IT-специалистам требуется около 6-8 часов на одну папку, чтобы найти и вручную удалить глобальный доступ, это означает, что ручное исправление уровней доступа потребует более 15 лет.

Еще один вывод исследования заключается в том, что на обнаружение и предотвращение утечки данных у финансовых организаций уходит около 233 дней — среднее время решения проблемы в отрасли составляет восемь месяцев. Это достаточный срок для нанесения серьезного ущерба репутации, доходам и доверию клиентов. Помимо этого, более 64% компаний, оказывающих финансовые услуги, имеют свыше 1000 конфиденциальных файлов, открытых каждому сотруднику. Еще 70% всех конфиденциальных данных являются устаревшими (то есть хранятся сверх установленного срока).

Аналитики Varonis также отмечают, что в финансовых организациях остро стоит проблема с паролями: 60% компаний имеют более 500 паролей, срок действия которых никогда не истекает, а почти 40% имеют более 10 000 «фантомных» учетных записей (ghost users). Их наличие наряду с привилегированными пользователями с бессрочными паролями дает хакерам лазейку для незаметной кражи данных или нарушения работы компании.

«Финансовые организации, несмотря на свою защищенность, подвержены атакам злоумышленников, во многом из-за ценности конфиденциальных данных их клиентов. Так средняя стоимость одной утечки оценивается аналитиками в 5,85 млн долларов. В 2020 году финансовые институты могут похвастаться наименьшим средним временем обнаружения и реакции на инцидент, но удаленная работа может значительно увеличить это время. При этом, чем больше времени требуется для реагирования на инциденты, тем выше будет стоимость утечек. Поэтому невозможно переоценить важность полной прозрачности сетевых сред и автоматизации безопасности. По мере того, как финансовые службы переходят к удаленной работе через Office 365, приоритетным становится наличие профессиональных инструментов для усиления контроля и управления возросшим риском», — отметил глава Varonis в России Даниэль Гутман.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru