Российский бизнес недооценивает угрозы от уязвимостей 0-day

Российский бизнес недооценивает угрозы от уязвимостей 0-day

Российский бизнес недооценивает угрозы от уязвимостей 0-day

Согласно исследованию ГК «Гарда», почти две трети российских компаний заявляют, что не сталкивались с атаками, использующими уязвимости нулевого дня. Однако 29% организаций фиксируют такие угрозы не реже раза в месяц, а 10% — несколько раз в неделю или чаще.

Для защиты от атак 0-day компании чаще всего полагаются на антивирусные решения (16%) и песочницы (15%).

Использование систем обнаружения и предотвращения вторжений (IDS/IPS) отмечено у 11% опрошенных, а решения класса EDR/XDR применяют 13% организаций.

При этом технологии глубокой сетевой аналитики (NTA/NDR) и межсетевые экраны нового поколения (NGFW) внедрены лишь в 6% компаний, а ложная инфраструктура (Deception) — в 9%. Источники внешних данных о киберугрозах (Threat Intelligence) задействованы только 4% респондентов.

Несмотря на использование различных средств защиты, российские компании не покрывают весь спектр угроз. Эксперты ГК «Гарда» отмечают, что низкий уровень внедрения передовых технологий (NTA/NDR, Threat Intelligence) может означать, что многие компании попросту не осознают факт атаки.

«Даже при регулярных обновлениях ПО атаки с использованием 0-day уязвимостей продолжают наносить серьёзный ущерб бизнесу», — комментирует Денис Батранков, директор по развитию продуктов ГК «Гарда».

«Чтобы противостоять таким угрозам, компаниям необходимо развивать проактивную защиту, снижая вероятность успешных атак и минимизируя возможные последствия».

Подпишитесь на новости

Наталья Касперская поставила под сомнение доверие к генеративному ИИ

Генеративный ИИ умеет писать тексты и код, но можно ли на него полагаться? Наталья Касперская считает, что с доверием к таким системам пока больше вопросов, чем ответов. В интервью корреспонденту Anti-Malware.ru Олесе Афанасьевой на BIS Summit она назвала критерий доверенности применительно к генеративному ИИ загадкой.

По объяснению Касперской, доверенная система должна работать с заранее заданными параметрами и обеспечивать предсказуемый результат.

Генеративный ИИ, по её оценке, под это определение не подпадает: он не способен каждый раз выдавать один и тот же результат.

«Критерий доверенности в применении к генеративному искусственному интеллекту для меня является загадкой», — заявила она.

Главная проблема, считает Касперская, — масштаб моделей. Огромное количество параметров и данных делает полноценную проверку такой системы практически недостижимой. Можно протестировать отдельные ответы и сценарии, но это ещё не доказывает надёжность всей модели.

«Вы можете сделать какие-то выборочные проверки, частичные. Они будут выборочными и частичными, они ничего не докажут», — подчеркнула Касперская.

Получается неудобный вопрос для бизнеса и государства: как доверять системе, поведение которой нельзя исчерпывающе проверить? По словам председателя правления АРПП «Отечественный софт», задача создания доверенного ИИ поставлена, но готового способа её решения она пока не видит.

Одними разговорами, считает Касперская, проблему не закрыть. Нужна совместная работа специалистов по ИИ и информационной безопасности, методистов и разработчиков стандартов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru