Российские компании тормозят внедрение ИИ из-за рисков для безопасности

Российские компании тормозят внедрение ИИ из-за рисков для безопасности

Российские компании тормозят внедрение ИИ из-за рисков для безопасности

Высокие риски для безопасности и конфиденциальности данных остаются главным препятствием для внедрения искусственного интеллекта в российских компаниях. Об этом свидетельствуют результаты совместного исследования УЦСБ и ГК «Солар», в котором приняли участие представители 102 организаций из различных отраслей, включая телекоммуникации, государственный сектор, финансы, промышленность, строительство, энергетику и транспорт.

«Среди компаний, которые пока не используют ИИ, основной причиной отказа названы высокие риски безопасности и конфиденциальности данных, включая утечки исходного кода и коммерческой информации — 42,5% ответов. На втором месте находится нехватка компетенций внутри компании — 35%. Ещё 32,5% респондентов указали на отсутствие понятных и экономически обоснованных сценариев применения ИИ в бизнесе. Высокая стоимость внедрения (20%) и регуляторная неопределённость (25%) играют менее значимую роль», — отмечают авторы исследования.

В то же время различные нейросетевые модели уже используют 59% участников опроса. Треть компаний применяет большие языковые модели (LLM), ещё треть пока не использует такие инструменты, но планирует внедрить их в ближайшее время.

Лишь 3% организаций готовы доверить искусственному интеллекту самостоятельное принятие решений. Наиболее распространённой моделью остаётся формат ИИ-ассистента: в 40% компаний нейросети используются для анализа информации и подготовки рекомендаций, а окончательное решение принимает человек.

Как отметил руководитель направления безопасной разработки УЦСБ Евгений Тодышев, результаты исследования показывают, что бизнес видит потенциал технологий ИИ, но при этом стремится сохранить контроль над данными и процессами.

«Рынок готов к управляемому использованию искусственного интеллекта и ожидает от разработчиков понятных методик внедрения с гарантированным уровнем безопасности», — подчеркнул эксперт.

Директор Центра технологий кибербезопасности ГК «Солар» Иван Вассунов считает опасения компаний вполне обоснованными.

«Только в 2025 году в 30 раз вырос объём трафика в публичные большие языковые модели. При этом лишь 25% компаний разработали политики информационной безопасности, регулирующие работу сотрудников с ИИ», — отметил он.

При этом эксперты напоминают, что использование локальных ИИ-систем снижает риски утечек, но может ограничивать функциональность и гибкость решений. Кроме того, как ранее показало исследование «К2 Кибербезопасность» и «Лаборатории Касперского», в 75% проектов по разработке ИИ-сервисов в той или иной степени не соблюдаются требования MLSecOps — практик безопасной разработки и эксплуатации систем искусственного интеллекта.

Servicepipe выпустила антифрод-систему с цифровым отпечатком пользователя

Российская компания Servicepipe представила новый продукт Digital Fraud Protection, предназначенный для выявления мошеннических действий на сайтах и в мобильных приложениях. Решение анализирует поведение пользователей и технические параметры их устройств, помогая обнаруживать подозрительную активность даже в тех случаях, когда она выглядит как обычная работа легального клиента.

В основе продукта лежит технология формирования цифрового отпечатка браузера. Система собирает и анализирует более 100 различных параметров устройства, браузера и сетевого окружения в ключевых точках пользовательского пути — например, во время авторизации, оплаты или использования промокодов.

По словам разработчиков, такой подход позволяет выявлять злоумышленников даже тогда, когда они меняют IP-адреса, используют VPN, Tor, антидетект-браузеры или регулярно очищают файлы cookie.

Digital Fraud Protection ориентирован на поиск сложных мошеннических сценариев, которые трудно обнаружить стандартными средствами защиты. Среди них — угон учетных записей, создание множества аккаунтов одним пользователем, злоупотребление бонусными программами и мошенничество с онлайн-платежами.

Решение выросло из исследований Лаборатории кибербезопасности Servicepipe, где изучались методы идентификации устройств и выявления аномалий по совокупности технических признаков. Накопленные данные и алгоритмы анализа стали основой отдельного коммерческого продукта.

Интеграция системы выполняется через JavaScript-агент, который встраивается в веб-ресурс. При этом продукт может использоваться как самостоятельный инструмент или как источник дополнительной информации для уже существующих антифрод-систем.

В результате компания получает расширенную аналитику о том, кто именно выполняет то или иное действие на сайте: использует ли пользователь VPN, работает ли через режим инкогнито, связан ли его трафик с хостинговой инфраструктурой, которая ранее использовалась для автоматизированных атак, и другие технические признаки риска.

Наиболее востребованным такое решение может оказаться в финансовом секторе, электронной коммерции, сервисах доставки, маркетплейсах и подписочных платформах — там, где ежедневно проходят тысячи регистраций, авторизаций и платежных операций.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru