Минцифры: государственным базам данных нужна ревизия

Минцифры: государственным базам данных нужна ревизия

Минцифры: государственным базам данных нужна ревизия

Ведомственные базы данных могут быть подвержены утечкам, поэтому их необходимо выверить, заявил министр Шадаев. Ревизия позволит выяснить, нет ли в базах лишней информации и нужно ли хранить все сведения в зашифрованном виде.

О том, что базам ведомств нужна ревизия, глава Минцифры Максут Шадаев заявил на открывшимся сегодня в Москве First Russia Data Forum.

"Когда мы храним огромный массив данных, в том числе исторические, мы понимаем, что есть риск их утечки, как бы мы их ни защищали”, — сказал министр. — Сейчас мы будем призывать ведомства проводить определенную ревизию накопленных баз данных".

Что именно подразумевается под “ревизией” и в какие сроки её намерены провести, Шадаев не уточнил.

Он отметил, что такая проверка позволит понять, нужны ли базы данных в "оперативном контуре" и необходимо ли их хранение в зашифрованном виде.

"Это связано с тем, что чем больше данных, тем больше ценность, тем больше заинтересованность злоумышленников в них", — добавил министр.

Добавим, по свежей статистики, количество утечек в 2022 году выросло в три раза и достигло 667 млн записей. 80% утечек носят “гибридный” характер, то есть организовывались хакерами с привлечением инсайдеров.

Подпишитесь на новости

Наталья Касперская поставила под сомнение доверие к генеративному ИИ

Генеративный ИИ умеет писать тексты и код, но можно ли на него полагаться? Наталья Касперская считает, что с доверием к таким системам пока больше вопросов, чем ответов. В интервью корреспонденту Anti-Malware.ru Олесе Афанасьевой на BIS Summit она назвала критерий доверенности применительно к генеративному ИИ загадкой.

По объяснению Касперской, доверенная система должна работать с заранее заданными параметрами и обеспечивать предсказуемый результат.

Генеративный ИИ, по её оценке, под это определение не подпадает: он не способен каждый раз выдавать один и тот же результат.

«Критерий доверенности в применении к генеративному искусственному интеллекту для меня является загадкой», — заявила она.

Главная проблема, считает Касперская, — масштаб моделей. Огромное количество параметров и данных делает полноценную проверку такой системы практически недостижимой. Можно протестировать отдельные ответы и сценарии, но это ещё не доказывает надёжность всей модели.

«Вы можете сделать какие-то выборочные проверки, частичные. Они будут выборочными и частичными, они ничего не докажут», — подчеркнула Касперская.

Получается неудобный вопрос для бизнеса и государства: как доверять системе, поведение которой нельзя исчерпывающе проверить? По словам председателя правления АРПП «Отечественный софт», задача создания доверенного ИИ поставлена, но готового способа её решения она пока не видит.

Одними разговорами, считает Касперская, проблему не закрыть. Нужна совместная работа специалистов по ИИ и информационной безопасности, методистов и разработчиков стандартов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru