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».

Подпишитесь на новости

Поток ИИ-слопа вынудил arXiv ввести лимит на новые статьи

Научный конвейер притормозили: с 1 октября arXiv разрешает каждому пользователю отправлять только две новые статьи за календарный месяц. Лимит общий для всех категорий, а отклонённая работа тоже расходует попытку. Написать текст за пару минут теперь недостаточно, придётся выбирать, что отправлять.

В блоге arXiv команда объясняет решение перегрузкой. В сентябре 2026 года репозиторий получил около 40 тысяч статей — вдвое больше, чем двумя годами ранее. Число обращений к сотрудникам и модераторам за месяц приблизилось к 9 тысячам.

Одной из причин называют генеративный ИИ. Он помогает раздувать небольшой результат до полноценной статьи или нарезать одно исследование на несколько публикаций (ту самую тактику салями). Новых выводов немного, зато повторяющегося текста хоть отбавляй.


Использование нейросетей не запрещено: о существенном применении нужно сообщать модераторам, а ответственность остаётся на авторах. Лимит касается всех отправителей, независимо от того, кто набирал текст.


Мера временная, она должна дать модераторам-добровольцам передышку, пока площадка обновляет правила и инструменты. При этом arXiv не проводит полноценное научное рецензирование.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru