Спрос на услуги по безопасности генеративного ИИ активно растет

Спрос на услуги по безопасности генеративного ИИ активно растет

Спрос на услуги по безопасности генеративного ИИ активно растет

По данным Swordfish Security, за услугами по безопасности больших языковых моделей (LLM Security) в 2024 году обращались 35% заказчиков. Спрос на такие услуги растет прямо пропорционально внедрению подобных инструментов в бизнес-практику.

В 2025 году такая практика будет только расширяться, поскольку генеративный интеллект, прежде всего, большие языковые модели, будут внедряться все более активно. В будущем году уровень проникновения генеративного ИИ составит не менее 40%, а к 2030 году может достигнуть и 90%.

Как отметил директор по развитию бизнеса ГК Swordfish Security Андрей Иванов, рост интереса к безопасности больших языковых моделей стал одной из главных тенденций 2024 года. Недооценка таких рисков чревата серьезными проблемами. Среди таких рисков Андрей Иванов инъекции вредоносного кода в промпт, уязвимости в цепочках поставок, выдача ошибочной информации за истину на этапе обучения модели и даже кража модели злоумышленниками.

«В бизнесе используют большие модели для распознавания текста, анализа данных, предиктивной аналитики, поиска, оценки ресурса механических узлов промышленных агрегатов и многого другого. Многие отрасли, та же ИТ, активно используют ИИ-помощников. Например, в DevSecOps мы обучили и применяем модель, которая может анализировать и приоритизировать большой объем уязвимостей кода, таким образом освобождая время для квалифицированных инженеров для других, более сложных и творческих задач, — комментирует Андрей Иванов. — Критичным может оказаться, например, некорректная работа виртуальных ассистентов, которые могут влиять на клиентские решения, аналитику, дающую ошибочную информацию в цепочке поставок. Существуют атаки, отравляющие данные или позволяющие получить конфиденциальную информацию, и так далее. К этому стоит относиться как к любой информационной системе, влияющей на бизнес-процесс и проводящей, в случае компрометации, к потерям репутации и убыткам».

Внедрение ИИ требует корректировки корпоративных политик ИБ. Важно делать акцент на безопасности, а разрабатывать модели необходимо в соответствие с практиками разработки безопасного ПО, анализируя исходный код и зависимости, ответственно относиться к контролю доступа к источникам данных и стараться использовать доверенные алгоритмы обучения, уверен Андрей Иванов. Также важно учитывать то, что многие большие языковые модели используют облачную архитектуру, а это создает угрозу утечки конфиденциальных данных.

Сотрудники против: 52% компаний буксуют с переходом на тонкие клиенты

Переход на тонкие клиенты в российских компаниях чаще всего тормозит вовсе не техника, а люди. По данным опроса среди зрителей и участников эфира AM Live «Тонкий клиент: инструмент создания цифровых корпоративных рабочих мест», 52% компаний не могут полноценно перейти на такую модель из-за сопротивления сотрудников, привыкших к обычным компьютерам.

На этом фоне особенно показательно выглядит другая цифра: только 25% компаний уже используют удалённые рабочие места через десктопы или тонкие клиенты.

Иначе говоря, три четверти по-прежнему опираются либо на офисные компьютеры, либо на добросовестность сотрудников, которые работают с собственных устройств. А это, как отмечали участники дискуссии, оставляет бизнес в довольно уязвимом положении: данные и учётные записи оказываются размазаны по множеству конечных точек, и каждая из них потенциально может стать входом в корпоративную сеть.

Идея тонких клиентов как раз в обратном: рабочее место у сотрудника есть, но сами данные и основные процессы остаются внутри защищённой инфраструктуры компании. Директор департамента управления продуктовым портфелем Getmobit Василий Шубин по этому поводу высказался довольно жёстко: когда сотрудникам разрешают работать с личных устройств, компания фактически перекладывает риск на конечного пользователя.

Впрочем, дело не только в привычках. Второй по популярности барьер — поддержка периферии, на неё пожаловались 46% опрошенных. Дальше причины идут уже с заметным отрывом: 32% считают проблемой высокую стоимость внедрения, 28% говорят о несовместимости приложений, 26% — о нехватке экспертизы у ИТ-команд, ещё 22% упомянули ограничения сети и каналов связи.

Некоторых экспертов такой высокий результат у пункта с периферией удивил, но в «Лаборатории Касперского» ничего необычного в этом не увидели. Старший менеджер по продукту Kaspersky Thin Client Михаил Левинский объяснил, что вопрос здесь упирается не только в сами устройства, но и в зрелость поддержки: у кого-то может быть старый монитор или нестандартная периферия, и важно, насколько быстро вендор готов на такие запросы реагировать. При этом, по его словам, сами операционные системы, конечно, должны нормально поддерживать проброс периферийных устройств.

Похожую мысль озвучили и в Uveon — Облачные технологии. Там обратили внимание, что часть проблем, которые пользователи приписывают именно тонким клиентам, на деле относится шире — к тому, как в компании вообще выстроена инфраструктура рабочих мест. Иными словами, не всё здесь упирается в «железку»: многое решается на уровне софта и архитектуры.

При этом в обсуждении прозвучала и осторожно позитивная нота. Генеральный директор «АМ Медиа» Илья Шабанов заметил, что заметно сократилась доля тех, кто считает главным препятствием именно стоимость внедрения. Это может говорить о том, что рынок таких решений в России постепенно взрослеет, а сами технологии перестают восприниматься как что-то слишком дорогое и экзотическое.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru