🕵‍♂️ИИ ускоряет разработку, но безопасность остается позади

💥 Искусственный интеллект ломает защиту
ИИ-программы создаются в разы быстрее, но их защита страдает. Аналитики Apiiro выяснили, что 10-кратный рост уязвимых API совпадает с массовым использованием ИИ в разработке. Программисты доверяют нейросетям, но они не учитывают корпоративные стандарты безопасности.

🔓 Дыры в коде, доступ к данным – открыт
За последние 6 месяцев в 3 раза увеличилось количество репозиториев, содержащих личные и платежные данные пользователей. Хакеры активно эксплуатируют незащищенные API: перехватывают сеансы, крадут учетные данные и внедряют вредоносный код прямо в корпоративные системы.

🛡 Безопасность не успевает за автоматизацией
ИИ генерирует код быстрее, чем специалисты могут его проверить. Эксперт тратит 4-5 часов на аудит, а нейросеть за это время создает десятки версий. Если не внедрять автоматические инструменты анализа и новые стандарты защиты, число критических уязвимостей будет расти в геометрической прогрессии.

#ИИ #Кибербезопасность #Хакеры

@SecLabNews

🕵‍♂️ Android станет умнее: Google внедрил ИИ для борьбы с телефонными аферами

🛡 Google разрабатывает новые инструменты защиты на базе ИИ для борьбы с телефонным мошенничеством на Android. Эти меры стали ответом на рост мошеннических кампаний, использующих ИИ, которые уже нанесли ущерб более 1 трлн долларов согласно данным Global Anti-Scam Alliance.

📱 Функция Scam Detection в Google Messages анализирует переписку с незнакомыми номерами, выявляя подозрительные шаблоны в SMS, MMS и RCS-сообщениях. Все данные обрабатываются локально на устройстве, что обеспечивает полную конфиденциальность пользовательской переписки.

📞 Защита от мошенничества при звонках анализирует разговоры в режиме реального времени и предупреждает пользователя об опасности. На устройствах Pixel 9 используется продвинутая модель Gemini Nano, показавшая наилучшие результаты в бета-тестировании.

#КиберБезопасность #АнтиМошенничество #Google #ИИ

@SecLabNews

От тысяч к десяткам тысяч: российский ИИ требует 70 000 видеокарт

🔋 К 2030 году мощность российских центров обработки данных для решения задач искусственного интеллекта должна составить более 70 000 в эквиваленте видеокарт Nvidia А100. Такой прогноз озвучил «Ведомостям» вице-президент «Ростелекома» Дарий Халитов, подчеркнув, что речь идёт о совокупной потребности во флопсах, которые могут быть реализованы на основе видеокарт различных производителей.

💰 За последние 10 лет лидеры российского рынка ИИ инвестировали не менее 650 млрд рублей, а к середине 2023 года 95% компаний уже внедрили ИИ-технологии в основные процессы. Объём российского рынка ИИ в 2024 году оценивается приблизительно в 780 млрд рублей при учёте роста не менее 30%, а в правительстве прогнозируют, что к 2025 году рынок достигнет 1 трлн рублей.

🖥 Текущее состояние используемых российскими ЦОДами карт составляет 3000-4000 «эквивалентных A100», что выглядит скромно на международном фоне — для сравнения, Tesla располагает примерно 350 000 карт H200. Крупнейшие российские технологические компании сейчас суммарно владеют около 10 000 высокопроизводительных видеокарт, а «Яндекс» по состоянию на конец 2021 года использовал 3500 карт А100 в своих трёх суперкомпьютерах.

#ИИ #ЦОДы #Ростелеком #ЦифроваяЭкономика

@SecLabNews

🕵‍♂️ ИИ сокращает рутину: российский бизнес может сэкономить 4 трлн рублей

🤖 По данным компании «Инфомаксимум», решения на базе искусственного интеллекта способны выполнять около 34% рутинных задач для трети офисных сотрудников России. Это позволит бизнесу сэкономить до 4,13 триллиона рублей в год при соответствующей автоматизации рабочих процессов.

⏱️ Внедрение ИИ ускорит выполнение задач и существенно повысит эффективность бизнес-процессов. Временные затраты на обработку рутинных операций могут снизиться вдвое, а количество ошибок и дублирующей работы уменьшится на 70%.

💰 Однако внедрение ИИ требует инвестиций: для малого бизнеса – от 1 млн рублей, для корпораций – десятки миллионов. Несмотря на значительные первоначальные вложения, окупаемость таких проектов ожидается в течение 1–3 лет.

#ИИ #бизнес #автоматизация #технологии

@SecLabLatNews

🕵‍♂️DeepSeek R1 научили писать кейлоггеры и шифровальщиков

💀 Исследователи Tenable изучили возможности нейросети DeepSeek R1 в создании вредоносного ПО. Результаты показали, что модель способна генерировать опасный код при обходе защитных механизмов. В эксперименте специалисты успешно создали кейлоггер и программу-вымогатель, хотя и с необходимостью ручной отладки.

⚠️ С развитием генеративного ИИ киберпреступники получают новые инструменты для автоматизации атак. Несмотря на защитные механизмы в популярных моделях, таких как ChatGPT и Gemini, появление открытого кода DeepSeek R1 открывает злоумышленникам новые возможности. Уже существуют специализированные языковые модели для хакеров — WormGPT, FraudGPT и GhostGPT, доступные по подписке.

🧪Эксперимент показал, что защиту DeepSeek R1 легко обойти, запросив код «в образовательных целях». После этого нейросеть предоставила пошаговые инструкции по созданию вредоносного ПО с использованием системных функций Windows. Хотя сгенерированный код содержал ошибки, требующие ручной корректировки, базовую функциональность для кибератак модель реализовала успешно.

#ИИ #Кибератаки #DeepSeekR1

@SecLabNews