Несколько лет назад мы выделили пять системных проблем управления уязвимостями, характерных для российских компаний: неполная классификация активов, устаревшие данные об инфраструктуре, неверная приоритизация, нереалистичные сроки устранения и системные сбои в их соблюдении. Ситуация не изменилась. Чтобы перейти от простого перечисления к реальному улучшению, нужен инструмент измерения — набор метрик, показывающих, движетесь ли вы к зрелому процессу управления уязвимостями. Без измерений и четких ориентиров любые усилия остаются слепыми.

Качество работы ИИ-модели зависит от полноты информации, на которой она обучена. Чем больше признаков учитывает алгоритм, тем точнее его прогноз. Но в регулируемых отраслях сведения распределены между организациями и защищены: банковская тайна, «Закон о персональных данных» 152-ФЗ и корпоративные требования не позволяют просто объединить массивы из разных источников.

Работа систем на базе 1С:Предприятие традиционно обсуждается через призму производительности. Быстрее выполняются запросы, быстрее закрывается месяц, меньше задержек у пользователей – именно эти критерии чаще всего используются при оценке СУБД под капотом 1C.

Security Awareness: формирование цифровой культуры и управление человеческим фактором

Дефицит ИБ-специалистов в России к 2027 г. может составить до 65 тыс. человек1. При этом поток расследований, регуляторных требований и внутренних запросов постоянно растет и ускоряется. Инфраструктура и атакующая поверхность продолжают увеличиваться, а специалистам приходится закрывать все больше фронтов. Возникает вполне понятное желание поставить ИИ-помощника и получить передышку.