Уровень инсайдерских утечек в промышленности снизился

Уровень инсайдерских утечек в промышленности снизился

Уровень инсайдерских утечек в промышленности снизился

Как показало регулярное исследование компании «СёрчИнформ» по оценке уровня информационной безопасности в России, в 52% промышленных компаний страны в 2024 году произошли утечки данных по вине сотрудников, что на 8% меньше, чем годом ранее (60%).

Авторы исследования отметили, что промышленные компании до сих пор ориентировались преимущественно на защиту от внешних угроз. Однако с введением новых норм, значительно усиливающих ответственность за утечки данных, включая уголовную, и с введением оборотных штрафов, мотивация компаний уделять внимание защите от внутренних угроз заметно возросла.

Исследование показало, что в 2024 году 52% промышленных компаний столкнулись с утечками данных по вине сотрудников, в то время как годом ранее этот показатель составлял 60%. Почти две трети инцидентов были случайными и происходили из-за незнания сотрудников основных норм и правил информационной безопасности.

 

«Чаще всего инциденты в сфере ИБ происходят из-за нарушений, допущенных сотрудниками. При этом большинство таких инцидентов, независимо от отрасли и масштаба бизнеса, связаны не с умышленными утечками, а с ошибками сотрудников, не обладающих достаточными ИБ-компетенциями. Повышение цифровой грамотности сотрудников поможет снизить риски нарушений и, в конечном итоге, уменьшить негативные последствия для компаний», — прокомментировал ведущий аналитик компании «СёрчИнформ» Леонид Чуриков.

В 2024 году чаще всего происходили утечки технической информации (53%) и данных о клиентах и сделках (37%). Утечки финансовой документации и персональных данных были зафиксированы в 31% и 23% промышленных компаний соответственно.

В 72% случаев причиной инцидентов стали действия линейных сотрудников или руководителей. В 23% случаев утечку спровоцировали руководители подразделений, а в 20% — высшее руководство. Каждый седьмой случай был связан с контрагентами.

Основными каналами утечек остаются электронная почта, мессенджеры и внешние накопители. На втором месте — фото на телефон, который может быть недооценен из-за сложности его контроля.

 

В случае утечки 84% компаний проводят расследование, однако лишь 26% из них уведомляют регулятора.

Кроме того, 45% промышленных компаний увеличивают ИТ-бюджеты, а 46% сохраняют их на прежнем уровне. О сокращении бюджетов сообщили только 9%. Основной причиной увеличения или сохранения ИТ-бюджетов являются потребности бизнеса.

Большая часть бюджетных средств (73%) направляется на продление лицензий, 59% — на закупку отечественного ПО и оборудования. 60% промышленных организаций используют встроенные средства ИБ в российских операционных системах, 42% — отечественные DLP-системы и NGFW. Половина опрошенных выделяет средства на оплату технической поддержки внедренных решений, а треть — на масштабирование уже существующих средств защиты.

Разработка новосибирских ученых снизит галлюцинации ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали библиотеку, которая повышает точность и надёжность ответов нейросетей и помогает снизить количество «выдуманных» или заведомо недостоверных ответов — так называемых ИИ-галлюцинаций. Решение получило название RAGU (Retrieval-Augmented Graph Utility) и основано на использовании графов знаний, отражающих связи между различными элементами информации.

Такие графы помогают нейросетям лучше понимать контекст запросов и выявлять неочевидные зависимости. В рамках проекта они были интегрированы с большими языковыми моделями, что позволило повысить качество генерации ответов.

«Саму концепцию придумали не мы. Архитектура GraphRAG была предложена в статье Microsoft, опубликованной около года назад. Идея оказалась удачной, но мы увидели ряд недостатков — в частности, очень долгий процесс построения графа знаний и недетерминированный результат. Наш подход позволил ускорить работу и повысить её надёжность», — рассказал научный сотрудник лаборатории прикладных цифровых технологий Международного научно-образовательного математического центра НГУ Иван Бондаренко.

В отличие от оригинального подхода Microsoft, новосибирские исследователи применили многошаговый метод формирования графа знаний. Это позволило существенно ускорить процесс и снизить требования к вычислительным ресурсам. Если в исходной реализации использовалось порядка 32 млрд параметров, то в RAGU их число удалось сократить почти на два порядка — не только без потери качества, но и с его заметным улучшением.

Помимо специалистов НГУ, в проекте участвовали представители других российских вузов, включая МГУ, Балтийский федеральный университет имени Иммануила Канта, Университет науки и технологий МИСИС, Дальневосточный федеральный университет и Университет ИТМО.

Проект RAGU стал победителем в номинации «Инновации в области искусственного интеллекта» конкурса «Код без границ». Всего в конкурсе приняли участие более 200 проектов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru