Банк России назвал недостаточным уровень защиты аудиторских компаний

Банк России назвал недостаточным уровень защиты аудиторских компаний

Банк России назвал недостаточным уровень защиты аудиторских компаний

Банк России оценил уровень защиты аудиторских компаний, проверяющих общественно значимые организации финансового рынка (ОЗО ФР), как «слишком низкий». По мнению регулятора, это повышает риски различных инцидентов, включая утечки персональных данных. В связи с этим компаниям предписано усилить меры информационной безопасности.

Такое заключение содержится в письме, которое Банк России направил аудиторам из реестра проверяющих ОЗО ФР. Документ оказался в распоряжении «Коммерсанта».

Согласно предписанию, до 1 сентября компании должны представить в Департамент информационной безопасности Банка России план мероприятий по реализации требований, которые до сих пор не были выполнены.

Речь идет о стандарте ГОСТ 57580.1-2017. Он устанавливает базовые требования к уровню защищенности информации и ориентирован на организации финансового сектора.

Эксперты, опрошенные изданием, считают требования регулятора своевременными. Аудиторские компании, в силу своей деятельности, хранят большие объемы персональных данных. Кроме того, как напомнил генеральный директор SafeTech Lab Александр Санин, в их распоряжении находятся сведения об ИТ-инфраструктуре, используемом ПО, бизнес-процессах и финансовых показателях клиентов.

По словам ведущего аналитика отдела мониторинга ИБ компании «Спикател» Алексея Козлова, значительная часть этих данных относится к налоговой, банковской или коммерческой тайне.

Утечка подобной информации представляет ценность для злоумышленников: её можно использовать для инсайдерской торговли, шантажа или атак с применением социальной инженерии.

Козлов также отметил, что количество атак на компании финансового сектора в первом полугодии 2025 года выросло на 20–30% в годовом выражении. Это обстоятельство уже требует дополнительных мер защиты.

В то же время внедрение усиленных мер безопасности требует серьёзных затрат. Как пояснила управляющий партнёр группы компаний «Мариллион» Полина Виксне, речь идёт о комплексных проектах, включающих внедрение технических решений, разработку политик и регламентов, контроль доступа, а также обучение персонала и наём новых специалистов. Стоимость таких проектов может достигать десятков, а для крупных организаций — и сотен миллионов рублей.

По оценке партнёра ДРТ Владимира Бирюкова, в полном объёме выполнить требования регулятора смогут только крупные аудиторские компании с годовым оборотом не менее 1 млрд рублей.

ИИ экономит 11 часов в неделю, но 6 из них уходят на присмотр за ботом

Искусственный интеллект попал в неудобную статистику. Новое исследование Work AI Institute показало, что сотрудники действительно экономят время благодаря ИИ — в среднем около 11 часов в неделю. Но есть нюанс: более шести часов из этой экономии приходится тратить на проверку, исправление и контроль работы самого ИИ.

Исследование охватило 6000 офисных сотрудников из США, Великобритании и Австралии.

Опрос показал, что 75% работников заметили рост личной продуктивности после внедрения ИИ-инструментов. Однако только 13% компаний сообщили о заметном росте бизнеса благодаря этим технологиям.

 

Получается любопытный парадокс. Формально сотрудники работают быстрее, но бизнес почему-то не получает сопоставимой выгоды.

По словам профессора Калифорнийского университета Пола Леонарди, многие недооценивают объём скрытой работы, которая появляется вместе с ИИ. Нужно собирать данные, подготавливать контекст, перепроверять ответы чат-ботов, искать ошибки и дорабатывать результаты вручную.

Фактически современные сотрудники всё чаще выступают не исполнителями, а менеджерами собственных цифровых помощников.

Согласно исследованию, 37% времени взаимодействия с ИИ уходит непосредственно на работу с ботами, а ещё 36% — на применение полученных результатов в реальных задачах. Более того, 41% опрошенных признались, что не могут объяснить, каким образом ИИ пришёл к своим выводам.

Авторы приводят показательный пример. Молодой разработчик перед уходом домой интегрировал в проект тысячи строк кода, сгенерированного ИИ. После этого система перестала работать, а разбираться в причинах пришлось старшему инженеру. Сам автор изменений не смог объяснить, что именно сделал искусственный интеллект.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru