Правила работы с данными помогают компаниям снизить ущерб от утечек

Правила работы с данными помогают компаниям снизить ущерб от утечек

Правила работы с данными помогают компаниям снизить ущерб от утечек

Аналитики антивирусной компании «Лаборатория Касперского» выяснили, как организациям с большой долей вероятности получить возмещение от поставщика в случае утечки конфиденциальной информации по вине последнего. Весь секрет заключается во внедрении для подрядчиков и других третьих лиц специальных политик доступа к корпоративной информации.

Как показала практика, компенсацию в таких случаях получили 71% крупных и 68% небольших компаний — их руководство внедрило вышеописанные политики. Процент взыскавших компенсацию организаций, где данных политик не было, значительно скромнее — 22 крупных и 28 небольших.

Основная предпосылка для утечек данных заключается в том, что организации часто предоставляют партнёрам и подрядчикам доступ к конфиденциальной информации — так они могут выполнять обязательства, прописанные в контракте.

В результате, если данные всё-таки утекают на сторону, подобный киберинцидент, как правило, очень дорого обходится компании. Например, средняя сумма ущерба от таких утечек в мире равна $2,57 миллионам. Такие цифры обеспечили утечкам место в тройке самых дорогостоящих инцидентов.

Именно поэтому организации стараются устанавливать специальные правила работы для третьих лиц, в которых прописано, как следует обращаться с совместными данными. Если эти требования поставщик или партнёр не соблюдает, принимаются заранее оговорённые меры.

Специалисты «Лаборатории Касперского» утверждают, что подобные политики для работы с общими важными данными внедрены в 79% компаний в мире. Помимо этого, исследователи отметили, что организации, работающие с политиками доступа к данным, внимательно относятся к утечкам и тщательно их анализируют.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

Новая ИИ-модель копирует собеседника путем проведения опроса

Исследователи из трех американских университетов и команды Google DeepMind создали модель генеративного ИИ, способную после двухчасового аудиоинтервью сымитировать личность и поведение собеседника с точностью до 85%.

В контрольную выборку вошли 1052 добровольца разного возраста, пола, образования, достатка, национальности, вероисповедания и политических взглядов. Для всех были созданы индивидуальные программы-агенты одинаковой архитектуры.

Разработанный сценарий бесед включал обычные для социологических исследований вопросы, тесты «Большая пятерка» для построения модели личности, пять экономических игр («Диктатор», «Общественное благо» и проч.) и поведенческую анкету, составленную в ходе недавних экспериментов с большими языковыми моделями (БЯМ, LLM).

Ответы испытуемых сохранялись в памяти для использования в качестве контекста. Спустя две недели добровольцам предложили пройти тот же опрос, и LLM смогла предугадать их реплики с точностью до 85%.

 

По мнению авторов исследования, их метод создания цифровых двойников — хорошее подспорье в изучении индивидуального и коллективного поведения. Полученные результаты также можно использовать в социологии и для выработки политических решений.

К сожалению, совершенствование ИИ-технологий — палка о двух концах. Попав в руки злоумышленников, подобный инструмент позволит создавать еще более убедительные дипфейки, чтобы вводить в заблуждение интернет-пользователей с корыстной либо иной неблаговидной целью.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru