Опрос Veeam: Три четверти атак в условиях COVID-19 грозят потерей данных

Опрос Veeam: Три четверти атак в условиях COVID-19 грозят потерей данных

Опрос Veeam: Три четверти атак в условиях COVID-19 грозят потерей данных

Экономическая неопределенность, возникшая из-за нашествия COVID-19, нарушила планы 40% компаний в отношении цифровой трансформации, а треть организаций уже замедлила или остановила работу в этом направлении из-за нехватки ресурсов и низких возможностей по защите данных. Таковы результаты глобального опроса, проведенного по заказу Veeam Software.

В опросе, призванном выявить современные проблемы в области защиты данных, приняли участие более 3000 руководителей ИТ-отделов крупных компаний (численностью более 1000 сотрудников) из 28 стран, в том числе 201 респондент из России.

Несмотря на рост использования облачных сервисов в начале пандемии, который отметило подавляющее большинство опрошенных (91%), затянувшийся кризис и разгул киберугроз в связи с всеобщим переходом на удаленную работу заставили многих признать, что возможности корпоративных систем защиты данных не отвечают растущим потребностям.

Так, в минувшем году с непредвиденными сбоями из-за кибератак столкнулись 95% организаций; средняя продолжительность простоев составила 79 минут.  При этом выяснилось, что для 14% данных бэкап вообще не выполнялся, а в 58% случаев информацию из резервных копий оказалось невозможно восстановить. В России 48% попыток восстановления данных завершились провалом из-за ошибок резервного копирования или невозможности уложиться в срок, предусмотренный услугой.

«В этом году топ-менеджмент по всему миру столкнулся с ни с чем не сравнимыми трудностями в обеспечении защиты данных в новых условиях работы сотрудников, — отметил Дэнни Аллан, технический директор и старший вице-президент Veeam по стратегии развития продуктов. — Мы отметили, что в условиях пандемии многие организации значительно ускорили реализацию своих инициатив по цифровой трансформации, чтобы сохранить позиции на рынке. Однако развитие заметно осложняется тем, как организовано хранение и управление данными. Многие компании сдерживают такие факторы, как устаревшие ИТ-инфраструктура и инструменты защиты данных, а также необходимость тратить значительные временные и финансовые ресурсы в ответ на вызовы пандемии COVID-19».

Последствия простоев и потери данных для организаций могут быть весьма плачевными. Почти половина представителей российских компаний отметили, что это грозит оттоком клиентов и снижением репутации бренда, а 29% боятся уронить свой авторитет в глазах сотрудников.

 

Опрос также показал (PDF), что многие из тех, кто приостановил миграцию в облако, собираются после решения более настоятельных задач продолжить двигаться в этом направлении. Около трети из них планируют модернизировать средства защиты данных за счет использования специализированных облачных сервисов.

В настоящее время услугой копирования в облако (Backup as a Service, BaaS) пользуются 27% компаний в России. Ожидается, что к 2023 году этот показатель вырастет до 39%. Почти половина представителей российского бизнеса планируют в ближайшие два года подписаться на услуги аварийного восстановления (Disaster Recovery as a Service, DRaaS).

Разработка новосибирских ученых снизит галлюцинации ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали библиотеку, которая повышает точность и надёжность ответов нейросетей и помогает снизить количество «выдуманных» или заведомо недостоверных ответов — так называемых ИИ-галлюцинаций. Решение получило название RAGU (Retrieval-Augmented Graph Utility) и основано на использовании графов знаний, отражающих связи между различными элементами информации.

Такие графы помогают нейросетям лучше понимать контекст запросов и выявлять неочевидные зависимости. В рамках проекта они были интегрированы с большими языковыми моделями, что позволило повысить качество генерации ответов.

«Саму концепцию придумали не мы. Архитектура GraphRAG была предложена в статье Microsoft, опубликованной около года назад. Идея оказалась удачной, но мы увидели ряд недостатков — в частности, очень долгий процесс построения графа знаний и недетерминированный результат. Наш подход позволил ускорить работу и повысить её надёжность», — рассказал научный сотрудник лаборатории прикладных цифровых технологий Международного научно-образовательного математического центра НГУ Иван Бондаренко.

В отличие от оригинального подхода Microsoft, новосибирские исследователи применили многошаговый метод формирования графа знаний. Это позволило существенно ускорить процесс и снизить требования к вычислительным ресурсам. Если в исходной реализации использовалось порядка 32 млрд параметров, то в RAGU их число удалось сократить почти на два порядка — не только без потери качества, но и с его заметным улучшением.

Помимо специалистов НГУ, в проекте участвовали представители других российских вузов, включая МГУ, Балтийский федеральный университет имени Иммануила Канта, Университет науки и технологий МИСИС, Дальневосточный федеральный университет и Университет ИТМО.

Проект RAGU стал победителем в номинации «Инновации в области искусственного интеллекта» конкурса «Код без границ». Всего в конкурсе приняли участие более 200 проектов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru