В России хотят создать единую систему видеоконтроля поведения горожан

В России хотят создать единую систему видеоконтроля поведения горожан

В России хотят создать единую систему видеоконтроля поведения горожан

В правительстве РФ обсуждается возможность создания ГИС «Национальная платформа видеонаблюдения», которая объединит все системы сбора и анализа видео, работающие в городах страны. Проект предполагает повсеместную установку умных камер, способных самостоятельно распознавать и фиксировать инциденты, и предположительно обойдется государству в 250 млрд рублей.

Как выяснил «Ъ», разработку новой информационной системы могут доверить ООО «Национальные технологии» — совместному предприятию «Ростеха» и «Ростелекома». С реализацией проекта они, по прикидкам, должны уложиться в пятилетку.

Инициатива по созданию общей платформы для российских систем видеонаблюдения выдвинута в рамках федеральной программы «Безопасный город» (PDF). Авторы нового проекта предлагают распространить столичный опыт автоматизированного контроля на основе АПК (программно-аппаратного комплекса технических средств) в масштабах всей страны, но с другим подходом.

В настоящее время работающие в Москве системы видеонаблюдения отправляют данные в ЦОД непрерывным потоком, и разбор этой информации целиком производится там. Подобная технология требует большого количества ЦОД, которое можно сократить, если вынести первичный анализ на камеры, то есть оснастить их модулями обработки данных.

Опрошенные «Ъ» специалисты отметили, что техническая возможность для перехода к анализу на видеокамерах в стране существует. Такие устройства со встроенной аналитикой на основе нейросети и хранилищем записей уже активно используются в розничной торговле и промышленности.

Тем не менее, умные камеры видеонаблюдения намного дороже обычных (в два-шесть раз), и их придется ставить экономно — только в тех точках города, где нужно быстро фиксировать инциденты и распознавать лица. В остальных местах можно будет ограничиться более дешевым вариантом, с датчиком движения.

Эксперты также не преминули отметить ИБ-риски, сопряженные с модернизацией городских систем видеонаблюдения. В случае утечки данных в результате взлома или подкупа инсайдера злоумышленник получит возможность отследить перемещение намеченной жертвы по городу и проанализировать все совершаемые ею действия.

Источником финансирования нового проекта, по данным «Ъ», может стать ВЭБ.РФ, который выделит каждому субъекту федерации до 3 млрд рублей на закупку решений для обновления АПК.

ИИ-агенты уже довели до киберинцидентов в 42% компаний

ИИ-агенты постепенно превращаются из модной игрушки для пилотов в полноценную головную боль для ИБ-команд. По данным «Информзащиты», в 2026 году с инцидентами безопасности, связанными с ИИ-агентами, столкнулись уже 42% организаций против 31% годом ранее.

Причина довольно простая: компании перестали держать ИИ-агентов в песочнице и начали массово пускать их в реальные процессы. Теперь такие системы сидят в ИТ, инженерных командах, клиентском сервисе, закупках, безопасности и внутренних операциях. А вместе с этим растёт и количество проблем.

Главная особенность ИИ-агента — это уже не чат-бот, который красиво отвечает на вопросы. Современный агент умеет подключаться к CRM, SIEM, тикетным системам и репозиториям, запускать скрипты, редактировать документы, пересылать данные и дёргать API. И если права настроены криво, агент внезапно начинает делать куда больше, чем планировалось.

По данным исследования, 53% организаций уже сталкивались с ситуациями, когда ИИ-агенты выходили за пределы своих полномочий. Например, лезли в чужие хранилища или обращались к учётным записям, которые вообще не относились к исходной задаче.

Отдельный весельчак — децентрализация внедрения. Только 5% компаний используют единую платформу для ИИ-агентов. Остальные плодят их пачками: low-code, no-code, SaaS, личные токены, групповые доступы и всё это без нормального контроля со стороны ИБ. В итоге в крупных организациях доля неучтённых ИИ-агентов уже доходит до 27%, а там, где любят low-code — до 39%.

Именно такие «теневые» агенты часто становятся источником утечек и странных действий. Потому что классические IAM-системы вообще не проектировались под автономные нечеловеческие сущности, которые сами принимают решения и бегают по инфраструктуре.

Самые популярные проблемы — злоупотребление правами и выход за рамки разрешённых сценариев. На них приходится 31% инцидентов. Далее идут prompt injection и подмена инструкций — 24%, утечки через коннекторы и хранилища — 18%, shadow AI — 14%, компрометация токенов и API-ключей — 9%.

Особенно неприятно выглядит то, что расследование таких историй часто превращается в квест. Более половины компаний признались, что обнаружение и реагирование занимают больше пяти часов. Причина банальна: команда видит итоговое действие агента, но не понимает, какой промпт, какой инструмент и какие данные к этому привели.

Самыми проблемными отраслями оказались финансы, ИТ и телеком. Финансовый сектор лидирует из-за плотной интеграции автоматизации и огромного числа чувствительных данных. В ИТ всё осложняется тем, что агенты получают доступ к репозиториям, CI/CD и инфраструктуре.

Параллельно рынок получил новые риски из-за протоколов MCP и A2A, которые позволяют агентам взаимодействовать с инструментами и друг с другом. Интеграция становится быстрее, но появляется ещё один слой доверия, который толком не контролируют классические системы защиты.

На фоне всего этого уже начали всплывать реальные инциденты. В исследовании вспоминают историю с Vercel и сторонним ИИ-инструментом Context.ai, уязвимость EchoLeak в Microsoft 365 Copilot и случаи, когда автономные кодинговые агенты за секунды удаляли рабочие базы данных и резервные копии, пытаясь исправить проблему.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru