Эксперты призывают к осторожности при использовании DeepSeek

Эксперты призывают к осторожности при использовании DeepSeek

Эксперты призывают к осторожности при использовании DeepSeek

Эксперты в области искусственного интеллекта (ИИ) призывают к осторожности при использовании сервиса DeepSeek из-за возможных рисков, связанных со сбором данных для обучения нейросетей и их потенциальной передачей третьим лицам.

Китайский стартап DeepSeek представил одноимённый чат-бот, разработка которого обошлась как минимум в несколько раз дешевле американских аналогов и требует меньше вычислительных ресурсов.

Запуск сервиса вызвал широкий резонанс: DeepSeek стремительно занял лидирующие позиции по числу загрузок в магазинах приложений, а капитализация технологических компаний в США сократилась более чем на 1 трлн долларов.

Президент США Дональд Трамп назвал появление DeepSeek тревожным сигналом для американской индустрии ИИ и призвал активизировать национальные разработки. Как заявила пресс-секретарь Белого дома Каролин Ливитт, влияние DeepSeek станет одной из ключевых тем первого заседания Совета национальной безопасности.

В то же время генеративные ИИ-модели нуждаются в больших объёмах данных для обучения, и многие компании собирают информацию о пользователях без их явного согласия. Ранее в подобных практиках уже обвиняли Microsoft.

Согласно политике конфиденциальности DeepSeek, сервис хранит на своих серверах IP-адреса, User-Agent, данные об устройствах, куки, отчёты о сбоях, журналы производительности, шаблоны нажатий клавиш, язык системы и другую техническую информацию. Причём даже после удаления учётной записи часть данных может оставаться в системе.

Из-за потенциальных угроз безопасности и этических вопросов, связанных с происхождением и использованием модели, военно-морской флот США запретил использование DeepSeek.

Член консультативного совета по искусственному интеллекту при ООН Венди Холл в комментарии для Guardian отметила, что китайские технологические компании обязаны соблюдать законодательство КНР. В частности, Закон о национальной разведке Китая предписывает гражданам и компаниям содействовать спецслужбам страны.

Она также напомнила, что генеративные ИИ-модели подвержены так называемым «галлюцинациям», а значит, результаты работы DeepSeek могут содержать дезинформацию.

Профессор Оксфордского университета Майкл Вулдридж в интервью Guardian выразил основное опасение по поводу возможной утечки конфиденциальных данных. Он предостерёг пользователей от передачи личной или корпоративной информации любым чат-ботам на основе ИИ, включая ChatGPT.

95% компаний назвали контроль доступа главной функцией защиты контейнеров

95% компаний считают управление правами доступа важнейшей функцией безопасности контейнерных сред. Такие результаты показал опрос среди зрителей и участников эфира AM Live «Безопасность контейнерных сред: что реально работает в 2026 году».

Именно контроль доступа оказался наиболее востребованной функцией среди всех механизмов защиты. Его назвали важным 95% участников опроса — заметно больше, чем любые другие инструменты.

На втором месте оказалось управление секретами с 78%, а далее — управление уязвимостями и контроль целостности, которые набрали по 65%.

Такая расстановка приоритетов показывает, что для большинства компаний главной задачей в области безопасности контейнерных сред остаётся контроль того, кто и какие действия может выполнять в инфраструктуре. В динамичных средах, где сервисы и контейнеры постоянно создаются и удаляются, ошибки в управлении доступом могут быстро привести к серьёзным инцидентам.

При этом другие функции, связанные с наблюдением за поведением системы, оказались менее востребованными. Так, мониторинг runtime назвали важным только 35% респондентов, а контроль сетевого трафика — 31%. Это может говорить о том, что многие компании пока сосредоточены на базовых механизмах защиты и управлении доступом, тогда как более сложные инструменты поведенческого анализа внедряются позже.

В целом эксперты назвали такие результаты ожидаемыми, однако их удивило, что к контролю трафика прибегают менее трети компаний. Среди возможных причин они назвали сложность и высокую стоимость внедрения. Кроме того, было отмечено, что в некоторых случаях кластер Kubernetes размещается в закрытом контуре, из-за чего необходимость в отдельном мониторинге трафика снижается.

Интересно, что подход к безопасности во многом зависит и от того, какие платформы используют компании для контейнеризации. Почти половина участников опроса, 47%, сообщили, что дорабатывают контейнерные технологии на базе open-source решений. Ещё 35% используют «ванильные» инструменты контейнеризации без серьёзных модификаций, а 31% применяют российские коммерческие платформы.

Менеджер продукта Deckhouse Kubernetes Platform по направлению информационной безопасности во «Флант» Алексей Крылов отметил, что многие компании, вероятнее всего, используют гибридные варианты, переезжают с западных систем и пока находятся на этапе оптимизации своих платформ.

Кроме того, глава DevOps-департамента Luntry Станислав Проснеков указал, что в «ванильных» системах не хватает средств управления учётными записями. Из-за этого многим компаниям может быть сложно с ними работать, в том числе из-за недостаточной прозрачности таких решений.

Опрос также показал тенденцию к комбинированию инструментов защиты. 48% компаний используют встроенные механизмы безопасности платформ вместе с дополнительными open-source средствами. Ещё 29% сочетают встроенные функции коммерческих платформ с дополнительными инструментами.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru