«Группа Астра»: новые ИИ-модели могут ускорить кибератаки в ближайшие месяцы
Разведывательные ведомства Австралии, США, Великобритании, Новой Зеландии и Канады предупредили о росте киберрисков, связанных с передовыми ИИ-моделями. По их оценке, в ближайшие месяцы такие системы могут увеличить скорость, масштаб и сложность атак на госорганы и компании.
Авторы предупреждения считают, что ИИ будет полезен и защитникам, но одновременно ускорит поиск уязвимостей, подготовку атак и автоматизацию действий злоумышленников. Это снижает порог входа для преступных групп и переводит кибербезопасность из задачи ИТ-отдела в управленческий риск.
Комментарий «Группы Астра»
Андрей Кузнецов, генеральный директор «РуБэкап» из «Группы Астра», согласен с оценкой о росте скорости и сложности атак. Он считает, что правильно настроенные и защищенные системы резервного копирования остаются одним из ключевых способов снизить последствия таких инцидентов.
По его словам, хранение бэкапов вне основной сети снижает риск одновременной компрометации рабочих данных и копий. Неизменяемые слои и длительные точки восстановления помогают откатить систему к состоянию до атаки, а автоматизированные планы восстановления и реплики уменьшают время простоя.
Главный вывод предупреждения: подготовка к кибератакам с применением ИИ должна включать не только специалистов по безопасности. Руководству компаний придется учитывать такие сценарии при защите данных, планировании процессов и оценке финансовых рисков.
Десять математических прорывов в одном релизе: OpenAI представила возможности новой модели Astra
Samsung прогнозирует нехватку памяти вплоть до 2028 года
Snapdragon 8 Elite превосходит Apple A19 Pro и будущие чипы, но требует башенного кулера
Одиночная планка DDR5 в игровом ПК оказалась лучше связки из двух модулей DDR4
Нейробиологи обнаружили двойной механизм восприятия времени, распределенный по разным зонам мозга
Марсоход Curiosity запечатлел на Марсе 6-метровый останцовый «остров», сформированный миллионами лет эрозии
ИИ сократил ручную работу до 10 секунд: в PLOS опубликовали метод картирования миллионов синапсов
Intel научилась выпускать гигантские чипы: в 24 раза больше фотошаблона