IBM: в пандемию средний ущерб от утечек возрос до рекордных $4,24 миллиона

IBM: в пандемию средний ущерб от утечек возрос до рекордных $4,24 миллиона

IBM: в пандемию средний ущерб от утечек возрос до рекордных $4,24 миллиона

По данным IBM Security, в 2021 году финансовые потери предприятий из-за утечек данных в среднем увеличились до $4,24 млн — это самое высокое значение за 17 лет аналогичных исследований, проводимых институтом Ponemon по заказу техногиганта. В сравнении с прошлым годом дополнительные расходы, вызванные такими инцидентами, возросли на 10%.

Новая статистика составлена по результатам анализа реальных случаев утечки (около 100 тыс. инцидентов), произошедших более чем в 500 организациях разных стран в период с мая 2020 года по март 2021-го. Рост ущерба от утечек эксперты объясняют изменением методов работы из-за COVID-19: удаленный режим затруднил выявление киберинцидентов, а процессы, связанные с переходом в облако, затормозили реагирование.

Дороже прочих утечки теперь обходятся представителям сферы здравоохранения — в среднем в $9,23 млн на каждый случай. На втором месте — финансовый сектор ($5,72 млн), на третьем — фармацевтика ($5,04 млн). В таких сферах, как ритейл, мультимедиа, гостиничный и ресторанный бизнес, производство потребительских товаров, расходы из-за утечек тоже заметно выросли.

В разделении по странам этот показатель наиболее высок в США ($9,05 млн на каждый случай), странах Ближнего Востока ($6,93 млн) и Канаде ($5,4 млн). Примечательно, что при компрометации большого количества данных (от 50 до 65 млн записей) ущерб может возрасти в 100 раз —до $401 миллиона.

На обнаружение и ликвидацию утечки компаниям сейчас требуется в среднем 287 дней (212, чтобы выявить, и еще 75, чтобы нейтрализовать). Это на 1 неделю больше, чем в прошлом году.

Причиной большинства утечек является компрометация учетных записей, облегчающая взлом и кражу данных. В 44% случаев злоумышленников интересовали ПДн пользователей, которые зачастую сами виноваты во взломе аккаунта: 82% таких участников опроса признались, что используют одинаковые пароли для разных учетных записей. На выявление таких утечек, согласно статистике IBM, сейчас в среднем уходит 250 дней.

Почти 20% организаций, принявших участие в исследовании, отметили, что одной из причин утечки стал дистанционный режим работы. В этом случае инцидент обходился дороже — в среднем в $4,96 млн.

Опрос также показал, что 60% организаций стали в большей степени использовать облачные решения. Утечки, произошедшие в процессе миграции в облако, оказались более затратными (на 18,8% дороже среднего уровня). Зато те, кто успел продвинуться в этом направлении дальше своих коллег, выявляли и предотвращали инциденты на 77 дней быстрее.

При этом организациям, применяющим гибридные облака, утечки обходились дешевле — в $3,61 млн против $4,80 млн для публичных и $4,55 млн для частных облачных инфраструктур.

Снизить убытки от утечек также помогает использование ИИ-технологий, ИБ-аналитики и шифрования. В этом случае экономия может составить от $1,25 млн до $1,49 млн. В организациях с развитым подходом нулевого доверия ущерб от утечек данных в среднем равнялся $3,28 миллиона.

Около 65% участников исследования указали, что они частично или полностью развернули средства автоматизации ИБ, и это помогло снизить непредвиденные расходы в два раза — до $2,90 млн. В то же время те, кто не озаботился модернизацией бизнеса, теряли от каждой утечки в среднем на 16,6% больше, чем их более предусмотрительные коллеги.

«Более высокие убытки от утечек данных — еще одна статья расходов для бизнеса на фоне быстрого изменения технологий во время пандемии, — комментирует Крис МакКерди (Chris McCurdy), вице-президент и гендиректор IBM Security. — За последний год ущерб от утечек данных достиг рекордных значений, но отчет также показал положительное влияние современных методов защиты, таких как искусственный интеллект, автоматизация и применение подхода нулевого доверия — они потенциально могут и в дальнейшем снижать ущерб от подобных инцидентов».

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru