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.

Подпишитесь на новости

ChatGPT посадили за руль Toyota Corolla, он справился с трассой из конусов

Чат-боту доверили не письмо начальнику, а руль, газ и тормоз настоящей машины. Команда DrivingBench подключила несколько ИИ-моделей к Toyota Corolla и проверила, смогут ли они проехать трассу из конусов на парковке в районе Сан-Франциско.

В эксперименте участвовали GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1, Grok 4.6 и GPT-5.6 Sol. Это модели общего назначения, без специального дообучения для вождения. Код, промпты и устройство испытаний команда раскрыла в отчёте DrivingBench.

Ноутбук передавал моделям изображения с камер и телеметрию. Их команды поступали в автомобиль через устройство comma four и программную прослойку на базе openpilot. Таким образом, чат-бот выбирал манёвры, а отдельная система превращала решения в действия машины.


Результаты получились неровными. Grok, Sol и Fable проехали лишь несколько метров и не завершили маршрут. Astra после нескольких попыток справилась. Между заездами модели предлагали разобрать ошибки и попробовать снова.

Человек всё время находился за рулём и был готов нажать тормоз. Скорость ограничили, маршрут проходил на парковке. Выпускать такого водителя в городской поток эксперимент не предлагает.


Самый занятный результат: универсальная языковая модель смогла управлять физической машиной, получая обратную связь через инструменты.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru