Глава кибербеза США бездумно слил служебные документы в ChatGPT

Глава кибербеза США бездумно слил служебные документы в ChatGPT

Глава кибербеза США бездумно слил служебные документы в ChatGPT

Возглавив Федеральное агентство кибербезопасности (CISA, подразделение МВД США), временщик Мадху Готтумуккала (Madhu Gottumukkala) запросил доступ к заблокированному ChatGPT и доверил публичному сервису конфиденциальные данные.

К счастью, ни один из загруженных документов не был помечен грифом «секретно», утекла лишь информация, предназначенная для служебного пользования.

Ее слив вызвал срабатывание сетевой защиты CISA и последующую оценку возможного ущерба. Данные, доверяемые ChatGPT, оседают лишь на серверах OpenAI и не должны попадать в паблик, однако они могут всплыть в ответах на запросы других пользователей, число которых уже превысило 700 миллионов.

По этой причине доступ к ChatGPT в американском министерстве по умолчанию блокируется. Вместо него сотрудники используют самопальный DHSChat с усиленной защитой от утечек.

Репортер Politico не без капли яда отметил, что до назначения на высокий пост Готтумуккала имел дело с ИТ лишь в качестве айтишника высокого ранга в администрации Южной Дакоты, и слив на сторону конфиденциальных данных — не единственный показатель его безграмотности в отношении ИБ.

Минувшим летом новоиспеченный и. о. главы CISA решил, что ему не помешает доступ к данным киберразведки, и даже согласился пройти специальную проверку на полиграфе. Провалив тест, индиец от злости начал увольнять всех направо и налево, а также попытался избавиться от ИТ-директора, принимавшего участие в расследовании инцидента с ChatGPT.

Эмоциональная и болезненная реакция предводителя на собственный фейл возмутила его подчиненных. В комментарии для новостного издания один из функционеров CISA заявил, что пребывание Готтумуккалы в новой должности — пока сплошной кошмар.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru