Лишь 41% российских компаний обезличивает данные

Лишь 41% российских компаний обезличивает данные

Лишь 41% российских компаний обезличивает данные

Как показало исследование ГК «Гарда», технологии обезличивания не используют в 59% опрошенных компаний. При этом бизнес заинтересован в минимизации ущерба от утечек данных на фоне усиления ответственности за такие инциденты.

Маскирование обеспечивает безопасность данных, снижает затраты на обслуживание и ускоряет бизнес-процессы, связанные с передачей данных. Как показал опрос, респонденты признают эффективность данных технологий защиты данных.

Чаще всего обезличивание требуется компаниям для безопасной передачи различных сведений подрядчикам или партнерам – это отметили 42% опрошенных, а еще 32% сказали, что технология необходима им для соответствия требованиям регуляторов.

Среди тех, кто пользуется инструментами маскирования и обезличивания данных каждый пятый (21%) полагаются на ПО собственной разработки, 17% маскируют информацию с помощью специализированных решений, а 12% обезличивают данные встроенными средствами СУБД. Решения с открытым кодом не применяет никто из участников опроса.

Половина участников опроса в качестве критерия выбора указала соответствие требованиям регуляторов. Также значимыми факторами были названы использование собственных алгоритмов (19%), а также быстродействие и возможность демаскирования (по 13%).

Участники опроса предпочитают локальные и гибридные варианты распространения ПО для маскирования данных (по 41%). Облачные версии предпочли лишь 18% респондентов.

«Обезличивание данных ‒ процесс на стыке зоны ответственности трех подразделений: ИБ, разработка и ИТ. При развитии комплекса “Гарда Маскирование” мы учитываем интересы всех трех сторон, ‒ комментирует Артемий Новожилов, архитектор систем информационной безопасности группы компаний «Гарда». ‒ Информационная безопасность получает гарантированное маскирование без возможности восстановления исходных данных, разработка выигрывает за счет высокой скорости и качества получаемых синтетических данных, а ИТ-отделы ценят простоту внедрения и поддержки решения и отсутствие влияния на работоспособность СУБД».

ИИ находит ошибки быстрее, чем их могут исправлять

Многие команды разработчиков опенсорс-проектов столкнулись с потоком сообщений об ошибках и уязвимостях, которые выявляют ИИ-модели. Для многих проектов, особенно небольших, это стало серьёзной проблемой: устранять такие находки по мере их поступления они попросту не успевают. В результате ситуация начинает нести заметные риски для безопасности.

О проблеме сообщило агентство Bloomberg. Издание приводит слова Дэниела Стенберга из проекта cURL: только за 2025 год команда получила 181 сообщение об ошибках и уязвимостях — больше, чем за 2023 и 2024 годы вместе взятые.

По словам специалиста, рост числа багрепортов напрямую связан с распространением ИИ-моделей. Как отметил Стенберг, ситуация продолжает ухудшаться. С начала 2026 года команда проекта уже получила 87 сообщений об ошибках, а по итогам года их число может приблизиться к 330.

Рост активности связывают с появлением новой ИИ-модели Mythos от Anthropic. Она позволяет находить проблемный код быстрее, чем предыдущие поколения таких систем, не говоря уже о людях, которые проводят аудит вручную или с помощью традиционных инструментов.

Многие другие проекты, столкнувшись с валом отчётов об ошибках, сгенерированных с помощью ИИ, вообще прекратили их приём. Разработчики сравнивают этот поток с DDoS-атакой, называя его «пугающим» и крайне сложным для обработки.

Понимая возможные риски, связанные с тем, что новая модель сможет находить уязвимости быстрее, чем разработчики будут успевать их устранять, Anthropic не стала выпускать Mythos в открытый доступ. Вместо этого компания ограничила доступ к ней, предоставив его только ключевым организациям, включая CrowdStrike и Linux Foundation.

Как подчёркивает Bloomberg, вся индустрия во многом зависит от результатов работы проектов с открытым исходным кодом, которыми нередко занимаются небольшие команды с ограниченными ресурсами. Ситуацию дополнительно осложняет наличие большого объёма устаревшего кода, который может быть использован во вредоносных целях.

Показательный пример — история с WannaCry: авторы этого шифровальщика использовали устаревший драйвер Windows для распространения зловреда. При этом удалить такой компонент не всегда возможно без риска нарушить работу критически важных функций системы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru