55% российских компаний пострадали от атак, но пентест используют немногие

55% российских компаний пострадали от атак, но пентест используют немногие

55% российских компаний пострадали от атак, но пентест используют немногие

Опрос экспертов Positive Technologies показал, что 55% российских компаний столкнулись с кибератаками в прошлом году, а 80% регулярно вносят изменения в ИТ-инфраструктуру. Однако только 21% организаций используют тестирование на проникновение (пентест), из них 64% проводят его регулярно.

Несмотря на эффективность пентестов для оценки защищенности, этот метод остается наименее популярным среди инструментов кибербезопасности.

Лишь 11% компаний проводят тесты постоянно, 14% — ежемесячно, 39% — раз в квартал. Основные причины отказа — нехватка бюджета (25%), опасения за стабильность бизнес-процессов (21%) и недостаток ресурсов для анализа результатов (19%).

Компании стремятся к многоуровневой защите: в среднем они используют 20–30 решений для информационной безопасности, и только 20% применяют менее 10 инструментов.

Однако даже при наличии сложной защиты атаки приводят к серьезным последствиям: 48% пострадавших организаций столкнулись с простоями, 34% — с утечками данных, 26% — с репутационными рисками, а 24% понесли финансовые убытки.

Как отмечает Ярослав Бабин, директор по продуктам для симуляции атак в Positive Technologies, в 96% пентестов специалисты получают полный доступ ко всей инфраструктуре компании.

Это говорит о необходимости регулярных проверок безопасности, но многие организации не могут проводить пентесты так часто, как происходят изменения в инфраструктуре.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru