Большинство компаний настороженно относятся к страхованию от утечек данных

Большинство компаний настороженно относятся к страхованию от утечек данных

Большинство компаний настороженно относятся к страхованию от утечек данных

Компании опасаются раскрывать информацию об утечках не только регуляторам, но и страховщикам. Основная причина — низкий уровень доверия, а также отсутствие гарантий выплат. Многие пострадавшие организации в итоге не получают страхового возмещения.

Согласно исследованию InfoWatch, 51% компаний, столкнувшихся с утечками данных, не имели страховки. Из тех, кто был застрахован, 79% не обращались за компенсацией, а 25% не получили выплаты. В результате страховое возмещение было выплачено лишь каждой шестой компании.

По оценке главы Национальной страховой информационной системы Николая Галушина, страхового покрытия не имеют 99% российских юридических лиц. Совладелец страхового брокера Mainsgroup Павел Озеров прогнозирует, что объём российского рынка киберстрахования вырастет с 3 млрд рублей в 2024 году до 3,5 млрд рублей в 2025 году. Средняя стоимость полиса оценивается в 40–60 тыс. рублей, а выплаты могут достигать 25–85 млн рублей.

По мнению аналитиков InfoWatch, бизнес не готов страховать киберриски, поскольку не доверяет страховщикам, а доступные на рынке продукты не учитывают всех возможных угроз. Например, DDoS-атаки часто не входят в покрытие.

Дополнительной проблемой остаётся недоступность информации для оценки рисков. Как отметил Павел Озеров, ИТ- и ИБ-подразделения компаний не готовы раскрывать страховщикам полные данные о своей кибербезопасности. В свою очередь, независимый эксперт Андрей Бархота указывает, что страховщики занижают стоимость активов, из-за чего тарифы остаются невыгодными для бизнеса.

Ситуация может измениться только при серьёзных изменениях в регулировании, например, если в случае утечек начнут массово выставляться ощутимые штрафы или компании будут нести жёсткую ответственность за утраты данных.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru