Утечки данных в России: ущерб достигает 41 млн рублей за инцидент

Утечки данных в России: ущерб достигает 41 млн рублей за инцидент

Утечки данных в России: ущерб достигает 41 млн рублей за инцидент

Сорванные сделки и расходы на аудит информационной безопасности стали самыми дорогостоящими последствиями утечек данных для российских компаний. По данным исследования экспертно-аналитического центра (ЭАЦ) ГК InfoWatch, расходы по каждому из этих направлений в среднем достигают 5 млн рублей за один инцидент.

Общий ущерб оценивается пострадавшими компаниями в сумму свыше 41 млн рублей.

Исследование, проведённое совместно с группой ЦИРКОН, базируется на опросе представителей среднего и крупного бизнеса из сфер промышленности, строительства, торговли, ИТ/ИБ, образования и транспорта.

Большинство опрошенных компаний отметили, что утечки данных существенно повлияли на их деятельность. Наибольший ущерб был связан с:

  • персональными данными (45% респондентов),
  • платёжной информацией (41%),
  • коммерческой тайной (41%).

Компании также проанализировали финансовые потери по нескольким направлениям:

  1. Расходы на выявление и расследование инцидента.
  2. Прямой ущерб от инцидента (потеря клиентов, уплата выкупа, сорванные сделки).
  3. Затраты на ликвидацию последствий (штрафы, восстановление систем).

Наиболее дорогостоящими оказались:

  • потери от сорванных сделок (до 5 млн рублей),
  • аудит информационной безопасности (до 5 млн рублей),
  • обучение сотрудников после утечки (до 5 млн рублей),
  • компьютерно-технические экспертизы (до 3,4 млн рублей),
  • повышение страховых взносов (до 3,3 млн рублей).

Средний ущерб от утечки оценивается в 11,5 млн рублей, а максимальный — более 41 млн рублей.

Дарья Пырина, главный аналитик-эксперт ЭАЦ InfoWatch, отмечает, что представленные цифры касаются только среднего и крупного бизнеса и не учитывают данные крупнейших компаний. По её словам, масштабные утечки, такие как инцидент с более чем 986 млн записей в первой половине 2024 года, наносят куда больший ущерб, но крупные компании предпочитают не раскрывать таких данных.

Несмотря на высокие риски, многие компании всё ещё не систематизируют оценку ущерба. Согласно опросу:

  • 22% пострадавших компаний вообще не подсчитывали убытки,
  • 39% провели только общую оценку,
  • лишь 37% составили подробные отчёты с разделением по статьям затрат.

Дарья Пырина подчёркивает, что отсутствие системного подхода снижает готовность к будущим инцидентам, несмотря на признание угрозы утечек для бизнеса.

Исследование 2023 года, проведённое InfoWatch и Ассоциацией по защите деловой информации (BISA), показало, что лишь 51% компаний проводили оценку ущерба. В новом опросе этот показатель вырос, что говорит о постепенном распространении практики оценки убытков среди российских организаций.

Однако эксперты подчёркивают: компании должны активнее внедрять системные подходы к анализу последствий утечек, чтобы минимизировать риски и повысить устойчивость к подобным угрозам в будущем.

Подпишитесь на новости

В VK Business Analytics добавили ИИ для поиска сбоев в бизнес-процессах

Заказ опоздал, отделы кивают друг на друга, а крайний снова аналитик. VK Tech обновил VK Business Analytics: новые инструменты помогают находить причины проблем на стыке процессов, автоматически размечать рабочие операции и готовить задания для автоматизации.

О возможностях компания рассказала в своём блоге. Обновление затронуло Process Mining, Task Mining и ИИ-ассистента, который отвечает на вопросы с учётом того, как компания работает на самом деле.

В Process Mining появился мультипроцессный граф — общая схема связанных процессов на основе данных корпоративных систем. Например, он помогает выяснить, почему сорвался срок заказа: проблема могла возникнуть при согласовании документов, хотя заметили её уже на этапе исполнения.

В Task Mining ИИ взял на себя разметку операций. Алгоритм находит повторяющиеся цепочки действий на рабочих компьютерах, а языковая модель присваивает им понятные названия с учётом специфики бизнеса. Анализ ведётся без привязки к конкретным сотрудникам. На выходе — список направлений для оптимизации и технические задания для автоматизации.

ИИ-ассистент использует контекстную модель, собранную из данных обоих модулей. Она учитывает даже обходные шаги, которых нет в регламентах. Аналитик задаёт вопрос обычным языком, а получает текст, график, карту процесса или дашборд.

По замыслу разработчиков, ручного разбора станет меньше.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru