Клавдий. Не только про ИБ

Первый про полешуков плохого не скажет 🥹

Национальный киберцентр при ОАЦ выпустил документ, который по объёму тянет на монографию, а по духу — на инвентаризационную опись всего белорусского киберзаконодательства по состоянию на 1 июля 2026 года. Обзор требований в сфере кибербезопасности — не рядовая методичка, а попытка государства сказать бизнесу прямым текстом: правила игры отныне кодифицированы, границы очерчены, и незнание закона больше не будет звучать как уважительная причина. Симптоматично уже то, что документ появился спустя всего пару недель после того, как в КоАП вступили в силу две новые статьи — 23.11 и 23.12, действующие с 19 июня 2026 года и впервые вводящие персональную административную ответственность именно за нарушения в сфере кибербезопасности, а не за смежные составы вроде халатности. ОАЦ выбрал модель на удивление щадящую: ответственность наступает не за сам факт нарушения требований, а только если это нарушение обернулось реальными последствиями — киберинцидентом высокого уровня. Не выполнил требование, но пронесло — формально по статьям КОаП не привлекут, хотя ОАЦ вправе отреагировать иначе, вплоть до предписания. Наступили последствия — тогда вступает в силу вся тяжесть закона. Во-вторых, документ методично воспроизводит метафору правил дорожного движения: требования касаются всех, кто выехал в интернет, вне зависимости от того, интересен ли конкретный объект злоумышленнику сам по себе — потому что скомпрометированный «неинтересный» сервер завтра превращается в плацдарм для атаки на банк или энергосеть. В-третьих, акцент сделан на персональной ответственности руководителя — не отдела информационной безопасности, а именно первого лица, что переводит кибербезопасность из категории «вопрос айтишников» в категорию управленческой дисциплины. При всём уважении к проделанной систематизирующей работе — работа проделана действительно масштабная — документ страдает характерной болезнью ведомственного жанра: он методично объясняет, что нужно сделать, и почти ничего не говорит о том, как. Регулятор перечисляет обязательные меры по защите информации на восьми классах типовых информационных систем с точностью бухгалтерской ведомости, но нигде не даёт эталонного скрипта настройки, референсной архитектуры сегментирования сети или хотя бы примера того, как выглядит корректно заполненная логическая схема ИС. Хотелось бы видеть не только акты проверок и предписания, но и открытую библиотеку практик: разборы реальных (обезличенных) киберинцидентов, чек-листы для малого бизнеса без штатного безопасника, шаблоны политик информационной безопасности, которые не нужно изобретать заново в каждой третьей организации страны. Показательна и другая деталь, о которой сам обзор упоминает вскользь: требования к криптографическим средствам защиты по-прежнему опираются на технический регламент 2013 года, увязанный с государственными стандартами, часть которых не пересматривалась с середины двухнулевых. Это не мелочь и не бюрократическая архаика — это разрыв между темпом развития угроз и темпом обновления нормативной базы. СТБ, писанные в эпоху, когда контейнеризация и облачная инфраструктура были экзотикой, продолжают формально оставаться ориентиром для отрасли, которая сегодня живёт в парадигме Kubernetes и мультиоблачных решений. Соседние юрисдикции — от российского ФСТЭК с его банком данных угроз и методиками моделирования, до европейского NIS2 с публичными техническими гайдлайнами — при формально более жёстких санкциях дают рынку куда больше прикладной опоры. У нас регуляторика по размеру штрафов и срокам устранения нарушений объективно мягче — но мягкость эта компенсируется не гибкостью методической поддержки, а объёмом бумажной отчётности. Если НЦК действительно намерен строить не разовую кампанию, а зрелую национальную систему кибербезопасности, следующим логичным шагом должен стать не новый виток проверок, а ревизия собственного методического арсенала — от актуализации СТБ до публикации работающих инструментов, а не только протоколов их проверки. Закон способен обязать. Практика — единственное, что способно научить.

Есть устойчивая мифология успеха: все состоявшиеся люди встают затемно, обливаются ледяной водой и час медитируют, пока обычные смертные ещё видят десятый сон. Про это пишут книги, снимают ролики для деловых конференций, вставляют в мотивационные цитаты на рабочий стол. Подтекст всегда один: кто рано встаёт, тому Бог подаёт, а все прочие — лежебоки с нереализованным потенциалом. В 2009 году в журнале Personality and Individual Differences вышла статья, которая слегка подпортила эту благостную картину. Эволюционный психолог Сатоси Канадзава и его соавтор, журналистка Кайя Перина, задались вопросом менее очевидным, чем кажется на первый взгляд: Если привычка засиживаться допоздна — не лень и не безволие, а один из спутников интеллекта? Логика начинается с наблюдения, которое эволюционные психологи повторяют десятилетиями: мозг человека формировался не в офисах и не при электрическом свете, а где-то в саванне плейстоцена, и с тех пор кардинально не менялся. Всё, что было привычным для предков — страх перед хищником, забота о потомстве, желание понравиться своим, — мозг обрабатывает легко, почти на автомате. А вот с тем, чего в саванне не было — алгеброй, ипотекой, лентой соцсетей, — каждому поколению приходится разбираться заново. По гипотезе Канадзавы именно для этого и понадобился интеллект: не для знакомых задач, а для импровизации там, где эволюция не оставила инструкции. Чем он выше, тем спокойнее человек осваивает то, чего не было в исходной комплектации вида. Так вот, ночная жизнь в этой комплектации почти отсутствовала. Автор пересмотрел этнографические описания десятков традиционных обществ — от яномамо в Венесуэле до бушменов Калахари — и не нашёл там почти ничего похожего на организованную активность после заката. День начинался на рассвете и заканчивался вскоре после того, как садилось солнце: у костра немного разговаривали, кто-то пел, потом засыпали. Ничего удивительного: человек — существо дневное, видит в темноте плохо, а в саванне после заката из охотника нетрудно было превратиться в добычу. Огонь приручили относительно недавно по эволюционным меркам, а электричество — вообще позавчера. «Ночная жизнь» в современном смысле для нашего вида — примерно такая же новинка, как ипотека. Отсюда рождается прогноз, который несложно проверить: если бодрствование по ночам — эволюционная новинка, а интеллект — инструмент для освоения новинок, более сообразительные люди должны чаще оказываться совами. Проверили это на данных Add Health — долгосрочного исследования пятнадцати тысяч американцев: ещё в школьные годы у них измерили вербальный интеллект, тесно связанный с общим IQ, а спустя несколько лет, уже во взрослом возрасте, спросили, во сколько они ложатся и встают. Картина получилась на удивление ровная: чем выше был школьный IQ, тем позже, повзрослев, человек отправлялся спать и тем позже просыпался — и в будни, и тем более в выходные. Закономерность выдержала поправку на возраст, доход, образование, семейное положение, религиозность и ещё добрый десяток факторов, которые тоже влияют на режим сна. Сразу оговорюсь: раз уж речь о цифрах, разница там не драматическая — от получаса до часа между полярными группами. Никто не превращается в вампира, патентующего изобретения в три часа ночи. При выборке в тысячи человек статистическая значимость находится почти всегда, а вот сам эффект — скромный. Это не «сова значит гений», а лёгкий, но устойчивый крен: чем изощрённее мозг, тем меньше ему хочется жить по расписанию, придуманному для быта в саванне десять тысяч лет назад. Признаюсь: я сова — лучшие тексты получаются у меня после полуночи, а будильник я воспринимаю как личное оскорбление а проклятие автоматически насылается на коллег, которые ставят встречи раньше 10 утра. Так что, читая Канадзаву, я испытал редкое удовольствие: наконец нашлось приличное научное алиби и ответ на вопрос "ты почему не спишь?" - вот как раз на часах 2:40 и пора уже сделать публикацию отложеной на вечер и идти отдыхать🤓

LinkedIn публично расписался в собственном бессилии. Платформа ввела кнопку «похоже на ИИ-шлак» — пожаловаться на пост, за которым не стоит ничего, кроме генератора текста. В компании это назвали приоритетом номер один: автоматических комментариев ловят сотнями тысяч в день, попыток массовой публикации заблокировали миллиарды за последние месяцы. Формулировка «похоже на» здесь ключевая: компания признала, что больше не берётся отличить голос специалиста от голоса модели, вежливо переставляющей чужие мысли в новом порядке. Это не курьёз одной соцсети. Британское издание Press Gazette распутало историю пострашнее: PR-конторы годами поставляли изданиям несуществующих «экспертов» — с придуманными именами, сгенерированными лицами и цитатами на любой случай, от психиатрии до садоводства. Полсотни персонажей, больше тысячи публикаций. От нынешней эпидемии ИИ-специалистов это отличается только масштабом подделки: там выдумывали человека целиком, здесь — только его компетенцию. Человек вполне настоящий. Просто три года назад занимался чем-то совсем другим. Когда я устраивался на нынешнюю позицию, HR методично листал трудовую книжку: должность, стаж, рост по горизонтали и вертикали. Неудобно и придирчиво, зато проверяемо. С «экспертизой в ИИ» такой процедуры не существует. «ИИ-академия» в резюме или звучное «архитектор ИИ-систем» не подкреплены ничем перепроверяемым — ни послужным списком, ни экзаменом, ни реестром. Человек, годами разбиравший инциденты в ИБ, и человек, полгода поработавший с большими данными, для рынка неотличимы: у обоих в профиле одно и то же слово. Разница между этими занятиями — как между вождением автомобиля и его сборкой на конвейере. Отдельное эстетическое наслаждение — заявленный стаж. Массовая доступность генеративных моделей насчитывает от силы 3 года, но резюме бодро сообщают о 5-7 годах экспертизы. Это как нанимать разработчика с пятнадцатилетним опытом языка программирования, которому от роду лет десять. Арифметику, кажется, не проверяет никто — ни рекрутер, ни читатель поста, ни редакция, зовущая такого человека в эфир экспертом. Без году неделя в профессии — и уже профессия. Узнать таких собеседников легко по словарю: он у всех одинаковый — четыре слова: промт, агент, RAG, API,— которые повторяются как заклинание, независимо от вопроса. Спросите, в чём модель регулярно ошибается именно в его теме,— и получите паузу, за которой прячут те же четыре слова. У настоящего специалиста в такой паузе всегда находится конкретный пример. У фальшивого специалиста просто нет предметной области, в которой его можно поймать. Для частного любопытства это раздражает, но терпимо. Для бизнеса — дорого. Компании, зовущие такого «архитектора ИИ» проектировать автоматизацию или защиту данных, покупают не экспертизу, а её имитацию с доступом к боевым системам. В кибербезопасности это называется просто: расширение поверхности атаки руками того, кого наняли её сокращать. Ирония настолько плотная, что в неё можно упаковывать подарки. Винить одних самозванцев было бы слишком просто. Виновата система стимулов: платформы годами вознаграждали частоту публикаций больше, чем точность, а рекрутинг и медиа предпочитали бойкую цитату неудобной паузе перед «нужно уточнить». LinkedIn лишь сейчас признал, что фильтр придётся строить заново. Настоящую квалификацию нельзя подделать вопросом по существу, только заболтать, но задавать такие вопросы почти разучились и наниматели, и читатели. Я не в обиде на систему и свой уровень оцениваю достаточно трезво, чтобы не путать раздражение с завистью. Но статус эксперта — это не украшение, которое берут, а обязательство, которое накладывают,— и не раньше, чем есть за что. Слово «эксперт» стоило дорого потому, что было редким. С редкими вещами так всегда: как только их научились подделывать массово, спрос на подлинник не упал — просто его стало труднее найти.

Мы живем в потрясающее время: лекции сильнейших университетов мира и ведущих экспертов доступны из любой точки планеты. На днях смотрел отличный материал по устройству LLM — там без воды и на пальцах разбирают фундаментальные вещи: от того, как именно модель видит токены, до механики работы температуры и генерации. Пока смотрел, подумал: а почему бы не прокачать этот контент с помощью самого же ИИ и не сделать из него максимально удобный обучающий пак? Что я сделал: • транскрибация - с помощью локальной LLM распознал и извлек весь текст из видео • обработка и формулы - через Gemini структурировал материал, убрал текстовый «шум», перевел на русский и восстановил все математические формулы • финал - на основе готового конспекта собрал наглядную презентацию и записал компактный видеоурок. Да, результаты местами еще сыроваты — вы и сами легко увидите текстовые и визуальные артефакты. Но, честно говоря, еще года два назад о такой автоматизации даже думать не приходилось. Перефразируя папу Дяди Фёдора: «Если бы у меня в свое время был такой ИИ, я, может, и в университет бы не ходил!» 😉 Пока я в небольшом путешествии, делюсь этим материалом с вами. Изучайте и напишите мне, пожалуйста, как вам такой формат. Если зайдет — буду регулярно разбирать и упаковывать подобные лекции в полноценные мини-курсы!

OWASP выпустил новую версию главного документа по безопасности больших языковых моделей — Top 10 for LLM Applications 2026. Смена версии сама по себе рутина: индустрия обновляет такие списки раз в год-полтора. Необычно другое: впервые за историю проекта список составлен не только по опросу практиков, но и по разбору реальных инцидентов — 7714 случаев из публичных баз уязвимостей и баз данных об ИИ-инцидентах, из которых для анализа отобрали 6639 с достаточной детализацией. Голос сообщества по-прежнему весит три четверти итоговой оценки, данные об инцидентах — оставшуюся четверть. Этого хватило, чтобы список заметно перетасовался. Было: Prompt Injection держал первое место, потому что все боялись именно этого. Стало: Prompt Injection по-прежнему на первом месте, но уже по другой причине. Данные показывают, что зрелые команды тратят реальные деньги, лишь бы чужие инструкции не проникали внутрь модели, поэтому чистых, задокументированных случаев в открытых базах на удивление мало. Риск не исчез — исчезли его следы, потому что от него научились защищаться дороже, чем раньше. Было: избыточная автономность модели, Excessive Agency, занимала шестое место — тема казалась второстепенной. Стало: третье место, самый резкий скачок во всём списке. Как только модель получает право не просто отвечать, а действовать — вызывать инструменты, писать файлы, отправлять письма, дёргать чужие API, — цена ошибки перестаёт измеряться неловким текстом и начинает измеряться совершённым действием. Было: истощение ресурсов и бюджета, Unbounded Consumption, стояло на последнем, десятом месте. Стало: шестое, подъём на четыре позиции. Практики стали выше оценивать не столько экзотическую атаку, сколько банальную статью расходов на бесконтрольные запросы к модели. Было: небезопасная обработка вывода модели, Improper Output Handling, держалась на пятом месте. Стало: десятое — самое сильное падение в списке, хотя категория не исчезла, а расширилась. Теперь в неё входит и уязвимый код, который модель массово генерирует, а команды разработки вставляют в продакшн без проверки. Было: утечка системного промпта, System Prompt Leakage, — узкая, отдельная категория. Стало: Hidden Context Exposure, более широкая рамка для той же проблемы. Модель раскрывает то, что должно было остаться внутри: системную инструкцию, содержимое памяти или служебные данные инструментов. Отдельно список объединил несколько новых угроз с уже существующими категориями вместо того, чтобы плодить новые пункты. Атаки через изображение или аудио, где инструкция спрятана не в тексте, а в пикселях или звуковой дорожке, теперь считаются частью Prompt Injection. Подмена модели поддельным артефактом, который выдаёт себя за легитимный, легла в Supply Chain. Скрытая порча модели через дообучение вошла в Data and Model Poisoning. Авторы списка отдельно провели границу: документ описывает риски модели как компонента системы. В момент, когда модель превращается в самостоятельного агента с памятью, инструментами и последствиями, которые она запускает без прямого надзора, ответственность переходит к другому документу — OWASP Top 10 for Agentic Applications. Теперь два списка читаются в паре, а не по отдельности. За год список не стал длиннее — он стал точнее. И это неплохая метафора того, что происходит с безопасностью ИИ в целом: угрозы не множатся, множится наша способность их различать.

Сейчас идет общественное обсуждение законопроекта, который переписывает правила игры вокруг персональных данных в Беларуси — правки почти в двадцать законов разом, но сердце реформы бьётся в одном месте, в Законе №99-З. И если раньше тема защиты личных данных…

Просыпаюсь, сладко потягиваюсь, а умная колонка вместо бодрого рока выдаёт на всю квартиру «Baby Shark, doo-doo-doo-doo…»... Ладно, думаю, глюк. Беру телефон — на экране блокировки сурово смотрит белая акула... Открываю ноутбук, а на рабочем столе красуется свежий файл Readme.txt с акульим эмодзи... Открываю, а там сообщение: Доброе утро! Если ты всё ещё не читаешь наш Тг-канал, то пропускаешь главное: за первое полугодие 2026 года киберпреступления составили 35% от всех зарегистрированных преступлений! Следователи уже заблокировали: • > 10 600 фишинговых сайтов • 1 161 аккаунт в соцсетях и мессенджерах (включая Telegram и профили в Instagram) • 59 телефонных номеров, с которых кошмарили граждан. • P.S. Статистика в разы больше, чем ты указывал! Кто не читает Киберпул — тот в море фейков утонул! Киберпреступность реально занимает треть от всей преступности, и масштабы зачистки цифрового пространства впечатляют. Цифровые "киберакулы" не спят и их сети против "кибербраконьеров" работают вовсю. Так что не ждите, пока у вас на мониторе всплывёт Readme.txt с акулой — подписывайтесь на Киберпул, прокачивайте гигиену в сети и давайте бороться с грязью и несправедливостью вместе! 🦈🥰

Telegram в Беларуси стал главной витриной официальной информации и инструментов борьбы государства с мошенничеством. Месяц назад пресс-служба МВД @pressmvd завела в канале хэштег #мвд_стоп_мошенники, и вместо «ведутся мероприятия» начала публиковать сухие…

Дмитрий Беляев в свежем выпуске подкаста поднял тему, о которой в узких ИБ-кругах принято говорить полушёпотом: публичность как карьерный актив специалиста по безопасности. Тезис звучит почти еретически для отрасли, которая десятилетиями училась молчать "по долгу службы" — но при прочих равных узнаваемый CISO сегодня стоит на рынке дороже своего анонимного коллеги с тем же набором компетенций. Его зовут консультировать, приглашают преподавать, с ним хотят работать не потому, что он умеет настраивать правила на файрволе, а потому что умеет объяснить, зачем это нужно человеку, который эти правила оплачивает. Здесь важно не путать публичность с самозванством. Личный бренд, выращенный без фундамента реальной экспертизы, разваливается при первом же профессиональном разговоре — сообщество распознаёт пустышку быстрее, чем маркетолог успевает написать пресс-релиз. Я и сам начинал с вещей предельно приземлённых: «удали вирус», «настрой правила на межсетевом экране», «разбери логи и скажи, что случилось». Именно из этой рутины и рождается профессиональный почерк — что тебе нравится, а что вызывает раздражение, как ты формулируешь мысль для инженера и как — для генерального директора, который через час уезжает на совещание. Отдельный сюжет — искусственный интеллект как соавтор. Использовать его как усилителя — нормально и, честно говоря, неизбежно: сбор новостей, ускорение перевода, визуализация, вычитка орфографии, работа с большими массивами данных. Я делаю это ежедневно. Но контент-фабрика, где мнение генерируется вместе с текстом, обесценивает саму идею экспертного голоса. Мнение здесь — моё. Стиль, который я тренирую практически каждый день, — тоже мой. Знакомые со мной люди сказали: тема, которая меня по-настоящему цепляет, оказывается в черновиках раньше, чем я успеваю дойти до компьютера (а на прогулке с собакой я иногда наговариваю заметки на диктофон, которые потом обрабатываю тем же ИИ). Инструмент помогает мне делать многое в одиночку — но не формирует за меня позицию и не несёт вместо меня ответственность за сказанное. Индустрия информационной безопасности исторически закрыта, а местами откровенно токсична. Выходя в публичное поле, эксперт должен быть готов к тому, что часть аудитории воспримет открытость как повод для травли. С хейтом можно и нужно работать — в том числе иронично. Своему персональному «поклоннику» я как-то посвятил стихотворение в стиле Баркова, которое с удовольствием продекламирую при случае, если узнаю, что очередная «кляуза» на меня снова полетела куда следует по причине уязвлённого самолюбия. Строить репутацию под NDA — задача решаемая, хотя и требующая деликатности. Опыт транслируется обезличенно: без названий компаний, без конфиденциальных деталей, но с сохранением сути — подходов, методологий, логики принятых решений. У меня были такие эпизоды и с прошлым работодателем, о котором я вспоминаю исключительно тепло, и с нынешним — не всё подлежит огласке, а публичные высказывания требуют внутреннего согласования. Мир информационной безопасности при этом настолько обширен, что материала для размышления и профессионального роста хватает и без нарушения периметра чужих секретов. То, что я пишу здесь, не побочный продукт канала — это часть моей профессиональной идентичности. Мне не нужно никому ничего доказывать: достаточно почитать написанное. И если конфета вдруг не соответствует рисунку на обёртке, конфета обычно догадывается, что дорога ей — в лес, на съедение волкам.

8 июля Госдума РФ приняла закон о поддержке больших фундаментальных моделей искусственного интеллекта сразу во втором и третьем чтении — на следующий день после первого. 17 июля документ одобрил Совет Федерации 26 июля его подписал Президент РФ. От внесения до подписи прошло чуть больше двух недель, а собственно парламентское рассмотрение уложилось в сутки. Для законов такого масштаба это нетипично быстро: обычно именно второе и третье чтения используются для содержательных правок, здесь же в текст не внесли ни одной существенной поправки — просто потому, что за день это физически невозможно сделать качественно. Наталья Касперская с Игорем Ашмановым, опубликовавших разбор законопроекта ещё до его принятия (1, 2, 3), обратили внимание на ключевую проблему — определение самого объекта регулирования. «Большая фундаментальная модель искусственного интеллекта» описана как программа, решающая интеллектуальные задачи на уровне человека или выше, обучающаяся на данных и содержащая не менее миллиарда параметров. Формулировка настолько широкая, что при желании под неё можно подвести практически любую программу, работающую со сложными вычислениями — понятие «параметр» в законе не раскрыто вовсе. Для юридической техники это существенный изъян: закон должен чётко определять, кого именно он регулирует, а не оставлять это на усмотрение правоприменителя. Вторая линия критики касается конструкции «суверенной» и «национальной» модели. Чтобы получить этот статус — а вместе с ним доступ к господдержке и, по сути, монопольное право работать в госсекторе и регулируемых отраслях, — разработчик должен полностью контролировать весь цикл создания модели внутри России, включая инфраструктуру и данные. Требование понятное с точки зрения технологической независимости, но по факту сегодня ему способны соответствовать буквально Сбер и Яндекс. Эксперты указывают, что при такой конструкции закон, задуманный как стимул для отрасли, рискует зафиксировать текущую расстановку сил вместо того, чтобы её расшевелить — конкурентам просто неоткуда взяться, если планка входа рассчитана на существующих лидеров. Третий момент — вопросы безопасности и защиты прав в финальной версии оказались решены преимущественно отсылочно: конкретные требования и порядок подтверждения соответствия закон делегирует правительству, то есть будущим подзаконным актам. Это обычная практика для рамочных законов, но именно она делает содержательную оценку документа сегодня почти невозможной — реальные правила игры появятся позже и без той публичной дискуссии, которой не хватило самому закону. При этом сама цель закона — ускорить разработку и внедрение отечественных моделей ИИ — выглядит логично на фоне заметного отставания российских разработок от американских и китайских. Вопрос в инструментах: обязательное внедрение через показатели эффективности для госорганов стимулирует скорее формальное соответствие, чем реальный технологический рывок. Если модель нужно внедрить, чтобы отчитаться, а не потому что она объективно лучше альтернатив, качество продукта перестаёт быть главным критерием успеха. Ответственность за такой результат в первую очередь лежит на процедуре: закон, затрагивающий целую отрасль и права граждан, принят без экспертизы и обсуждения, которые для документов такого масштаба должны быть нормой, а не исключением. Что дальше — решится не в тексте закона, а в тех подзаконных актах. Именно там прояснится, получит ли отрасль реальный стимул к развитию или новый слой регулирования поверх уже сложившейся расстановки сил. Технологический суверенитет, который нельзя обсудить публично, легко перепутать с суверенитетом отдельных компаний.

Kimi K3 доступна для скачивания и развертывания внутри локальных корпоративных сетей. Это первая в мире открытая модель класса 3T, созданная для самых сложных задач — от глубокой аналитики до автономной разработки ПО. Что очень круто, так это контекстное окно в 1 млн токенов - модель способна обрабатывать огромные массивы информации за один раз — от целых библиотек кода до многочасовых записей и сложных отчетов. Веса модели полностью открыты под лицензией Kimi K3 License. Ее можно запускать не переживая за утечку чувствительных данных на сторонние сервера — без подписок, лимитов и передачи корпоративной тайны на зарубежные облака.

В Москве директора по продажам инженерной компании уволили по статье за разглашение коммерческой тайны. Причина — загрузка внутренних документов компании в DeepSeek и пересылка файлов на личную почту. Бывшая сотрудница пыталась отсудить у компании «золотой парашют» в 5 млн рублей, но суд встал на сторону работодателя. История выглядит как фатальная ошибка конкретного топ-менеджера, но на самом деле это системный провал IT- и информационной безопасности компании. Почему сотрудники массово загружают данные в сторонние нейросети? Потому что ИИ реально ускоряет работу. Если организация не дает удобных и безопасных внутренних инструментов, сотрудники начинают использовать «Теневой ИИ» (Shadow AI) — личные аккаунты, публичные сервисы и сторонние чат-боты. Увы, подобные кейсы будут происходить всё чаще в организациях, которые: • экономят на локальных моделях, которые работают внутри закрытого контура компании и не сливают данные наружу • не инвестируют в LLM GATE (шлюзы безопасности) — специальные прослойки, которые на лету маскируют или обезличивают чувствительные данные (PII, коммерческую тайну) перед отправкой во внешние нейронки • не оптимизируют процессы и не обучают сотрудников правилам работы с генеративным ИИ. Бизнесу поря понять, что больше запреты "сказал-делайте" не работают. Если просто написать регламент «ИИ пользоваться запрещено», сотрудники всё равно будут его использовать — только с личных телефонов, домашних ноутбуков и VPN. В итоге компания получает наихудший сценарий: • риск утечек конфиденциальных данных вырастает в разы • бизнес добровольно отказывается от кратного роста производительности труда Что делать бизнесу прямо сейчас? • ИИ — такой же рабочий инструмент, как электронная почта или Excel - с ним нужно уметь работать • развернуть внутренний LLM Gateway / локальную модель - дать сотрудникам удобный интерфейс в безопасном контуре • обезличивать данные - внедрить автофильтры, которые блокируют передачу персональных данных, финансовых отчетов и исходного кода во внешние сети • обучать команду - четко объяснить, какие задачи можно отдавать ИИ, как правильно формировать промпты и где проходит граница коммерческой тайны. Безопасность ИИ — это не про запреты, а про контролируемую и грамотную интеграцию.

Следственный комитет сейчас ведет расследование убийства в Лепельском районе Правоохранители и оперативные службы делают всё возможное, чтобы установить личность погибшей и найти того, кто это сделал. Но сейчас расследованию критически необходима помощь общества — то есть каждого из нас. К сбору информации подключились волонтеры и при поддержке МВД и СК и запустили специальный сайт Чем мы можем помочь прямо сейчас? Зайти на сайт: Там публикуется вся актуальная и проверенная информация по делу. Передать любые сведения: На ресурсе есть форма обратной связи. Если вы что-то видели, слышали или у вас есть хоть малейшая зацепка — обязательно сообщите. Любая деталь может стать решающей! РАСПРОСТРАНИТЬ ЭТОТ ПОСТ: Чем больше людей увидит информацию, тем выше шанс, что нужный свидетель найдется. Очень прошу каждого не оставаться равнодушным. Давайте поможем следствию установить справедливость!

За последний год на любой деловой завтрак или встречу нельзя попасть, не наткнувшись на человека, который позиционирует себя «ИИ-евангелистом», «руководителем практики генеративного интеллекта» или, на худой конец, «нейросетевым архитектором мышления». Полгода…

За последний год на любой деловой завтрак или встречу нельзя попасть, не наткнувшись на человека, который позиционирует себя «ИИ-евангелистом», «руководителем практики генеративного интеллекта» или, на худой конец, «нейросетевым архитектором мышления». Полгода назад эти же люди слышать не хотели ни о каком искусственном интеллекте — но тема оказалась хайповой, а значит прибыльной, и статус умного специалиста через неё получить куда быстрее, чем через профильное образование. Дисциплина, которой в академическом смысле два-три года, физически не может дать миру толпу людей с двадцатилетним стажем и профильными кафедрами за спиной. Требовать от специалиста по прикладному ИИ диплом там, где диплома ещё не существует — интеллектуальная лень заказчика, а не строгость отбора. Единственный рабочий критерий в этой ситуации один: не звание, а действие. Что человек реально делал руками, какую задачу решал, какой результат можно пощупать, а не какой слайд показать. Это неудобный критерий, потому что требует разбираться, а не верить на слово. Типовой сценарий выглядит примерно одинаково, будто по методичке, которую тоже, вероятно, кто-то когда-то продал. Двухдневный интенсив, называющийся «Трансформация бизнеса через ИИ» или «От промпта до прибыли». Программа на девяносто процентов состоит из чужих наработок — сотен готовых сценариев и заготовленных запросов, собранных по открытым репозиториям и форумам, переупакованных в красивую презентацию с обещанием мгновенного результата уже на следующей неделе. К обещанию прилагается характерная оговорка мелким шрифтом, произносимая скороговоркой на последнем слайде: результат зависит только от вас, автор курса ответственности за применение не несёт. Это ключевая деталь всей конструкции — продаётся уверенность, а ответственность заранее и аккуратно перекладывается на покупателя. Узнать такого лектора несложно, если задать вопрос чуть в сторону от заготовленного сценария. Стоит спросить не «как настроить промпт», а «почему модель в этом случае повела себя иначе» — и уверенный тон моментально сменяется потоком красивых, но пустых формулировок. Термины подбираются со вкусом, фразы звучат солидно, но за ними нет фундамента: это не ответ, а звуковое сопровождение отсутствия ответа. Собственно, вся конструкция держится не на знании, а на артистизме — умении заполнить паузу так, чтобы аудитория не заметила, что содержания в паузе не было. Компания, отправившая на такой интенсив десяток сотрудников, получает не компетенцию, а иллюзию компетенции — и это опаснее прямого невежества, потому что иллюзия действует уверенно и требует бюджета на продолжение. Частный человек тратит тот же самый невосполнимый ресурс — время, — просто в меньшем масштабе и с той же итоговой пустотой. Решения о внедрении технологий, купленные по мотивам подобных курсов, впоследствии стоят месяцев работы и куда больших денег на исправление. Соблазнившийся обещанием заработка на нейросетях за выходные в лучшем случае теряет стоимость билета, в худшем — начинает строить бизнес-модель на песке, искренне полагая, что стоит на бетоне. Виноват здесь не сам жанр обучения — учиться необходимо, и учиться быстро, потому что технология меняется быстрее любой программы вуза. Виновата подмена: место экспертизы занимает исполнительское мастерство продавца уверенности. И ответственность здесь распределена без права на алиби. Организаторам стоит перестать путать харизму с квалификацией. Заказчикам — задавать неудобные вопросы прежде, чем переводить деньги. А рынку в целом — смириться с тем, что фильтрацию, которую пока не может обеспечить система дипломов и сертификатов, придётся какое-то время обеспечивать здравым смыслом. Он, к сожалению, тоже не продаётся готовым набором промптов.

На днях вендор в колонке на портале CISOCLUB опубликовал материал о том, как законно собрать доказательства против сотрудника во внутреннем расследовании. Тема нужная, аудитория — топ-менеджмент и служба безопасности, намерения безупречны. Но материал даёт хороший повод разобрать, где заканчивается компетентность и начинается желание красиво закрыть тему. По-настоящему грубая неточность касается экспертизы цифровых следов. В тексте прямо утверждается, что методология DFIR является инструментом, который позволяет не только восстановить хронологию событий, но и с высокой степенью достоверности установить конкретного сотрудника, его мотивы и способы сокрытия следов. Вот это уже не смещение акцента, а содержательная ошибка. Криминалистика фиксирует факт: действие выполнено от имени учётной записи buh_ivanov, в такое-то время, с такого-то устройства, такой-то последовательностью операций. Она не фиксирует, что за клавиатурой в этот момент находился конкретно Иванов. Разница здесь не терминологическая, а процессуальная — между этими двумя формулировками лежит отдельное расследование: проверка алиби, доступа к паролю, возможности удалённого входа. Специалист, который в заключении смешивает эти уровни, либо не видит границу своей компетенции, либо намеренно её стирает ради удобного вывода. Дальше начинается территория не ошибок, а недосказанности. Материал добросовестно напоминает, что работодатель не вправе следить за перепиской без уведомления, если это не закреплено локальным актом, — формально всё верно. Но тон подан так, будто мониторинг рабочей почты — это деликатное вторжение в личное, требующее особой осторожности. При этом нигде не проговорено ключевое различие: контроль корпоративных ресурсов — это условие самого доступа к рабочим инструментам, а не одолжение сотрудника работодателю. Участвуя в бизнес-процессах на корпоративных системах, он по определению соглашается с тем, что его действия там фиксируются — это должно быть прописано в локальных актах, но не должно подаваться как нечто чувствительное. Совсем другая история — когда безопасник выходит за периметр компании и лезет в личный телефон или личную переписку сотрудника вне рабочего контекста. Вот там действительно начинается чужая территория, и именно этой границы в тексте попросту нет — не потому, что автор написал неправду, а потому что важный водораздел остался за скобками. Похожая история с третьим сюжетом — правом собирать улики и обязанностью доказывать вину перед наказанием. Материал подробно и корректно описывает право компании изолировать компьютер, снять образ диска, поднять журналы DLP — это законная процедура защиты активов, и здесь возразить нечего. Есть даже упоминание письменного объяснения как обязательного требования перед взысканием. Но явного тезиса о том, что между сбором доказательств и решением о наказании должен стоять отдельный, процессуально подтверждённый факт вины — а не удобное совпадение времени входа в систему с рабочим графиком подозреваемого, — в тексте нет ни в каком виде. Это не искажение, а пробел, который в материале для топ-менеджмента стоило бы закрыть отдельно, потому что именно на этом этапе компании чаще всего проигрывают трудовые споры. Так что винить автора в фундаментальной неправоте было бы преувеличением. Винить стоит скорее общую практику отраслевых медиа — экспертный контент часто пишется под задачу вендора, без юридической и криминалистической вычитки, и хайповая формулировка почти всегда обгоняет точную. Итог предсказуем: руководитель, который примет фразу про «установление конкретного сотрудника» за техническую гарантию, получит в суде разваленное дело — не потому что закон плох, а потому что между уликой и виновностью кто-то забыл поставить запятую.

Совсем недавно я перевел деньги между двумя своими счетами в разных банках — операция настолько для меня обыденная, что о ней не думаешь, как не думаешь о том, как дышишь. Но что то пошло не по плану: платеж приостановлен, ждите звонка сотрудника банка, повторно ничего не совершать. Через пятнадцать минут действительно позвонили и вежливо попросили подтвердить операцию голосом. Формально все сработало так, как должно. И все же после разговора осталось ощущение, знакомое каждому, кто работает с системами защиты: вроде бы красиво, но что-то не так. Дело в архитектуре доверия, которую выстраивает национальный антифрод, и в том, что эта архитектура зеркальна инструментам, которыми пользуются мошенники. Классическая схема социальной инженерии строится в два хода: первый собеседник провоцирует жертву на действие, второй — представляясь банком, милицией или специалистом по безопасности — эффектно "спасает" деньги, тем самым окончательно завоевывая доверие. Если преступник знает, что банк в принципе приостанавливает подозрительные операции и перезванивает для подтверждения, у него появляется готовый сценарий легитимизации: собственный звонок можно замаскировать под точно такую же процедуру. Механизм, придуманный для защиты, превращается в декорацию для чужого спектакля. Это не повод отказываться от антифрода — это повод понимать, что любой защитный ритуал, доведенный до предсказуемости, рано или поздно станет частью чужого сценария. Второй сюжет — куда прозаичнее и от этого не менее показателен. Операция была не первой и не уникальной: тот же тип перевода, то же устройство, которым я пользуюсь годами. Тем не менее система оценки риска — назовем ее по-простому: цифровой профиль доверия к конкретному действию — вдруг решила, что моя репутация как плательщика снизилась. Технически это означает одно: параметры настроены не до конца аккуратно, и система реагирует не на реальную аномалию, а на статистический шум. Для бизнеса это будет стоить не абстрактной "безопасности", а вполне измеримых денег — брошенных платежей, раздраженных клиентов и звонков в поддержку, которые дороже любого фрода, который система теоретически предотвратила. И третий, самый неудобный вопрос: как получилось, что при передаче собственных персональных данных система, обслуживающая расчеты внутри страны, не смогла сопоставить, что оба счета принадлежат одному и тому же человеку? Идентификация — это не техническая деталь, а основа любого антифрода: если система не понимает, кто есть кто, она обречена либо блокировать легитимное, либо пропускать чужое. Получается странная картина: борьба с мошенничеством выстроена достаточно серьезно, чтобы приостанавливать платежи и перезванивать клиенту, но недостаточно серьезно, чтобы для начала разобраться, кому эти счета принадлежат. Кто виноват в этой конструкции — вопрос скорее риторический. Не отдельный банк и не отдельный разработчик, а сама логика внедрения: защитные меры вводятся быстрее, чем выстраивается фундамент для их работы. Так обычно происходит, когда регулятор требует результата к определенной дате, а инфраструктура для этого результата достраивается по ходу дела. Что с этим делать — тоже понятно, хотя и скучно: сначала данные и идентификация, потом сценарии реагирования, и только после этого — публичные отчеты об успехах. Вербальное подтверждение по телефону как единственный рубеж защиты — решение временное по определению, и рассчитывать на него всерьез не стоит ни банку, ни клиенту. К чему это приведет в перспективе, предсказать несложно. Мошенники адаптируются к новому ритуалу так же быстро, как адаптировались ко всем предыдущим — тем более что у самой системы, кажется, они успели поучиться раньше банков. А клиенты постепенно научатся воспринимать звонок "для подтверждения" не как гарантию безопасности, а как отдельный этап, который тоже нужно проверять. Это не катастрофа, а вполне рабочая, хоть и утомительная стадия взросления системы. Коллегам из банка, которые в тот момент перезвонили вовремя и вежливо пообщались, — отдельное уважение.

Коллега "по цеху" на днях написала пост, который стоит прочитать каждому, кто хоть раз подписывал счёт за «аудит безопасности». Смысл прост: в отрасль хлынули люди, которые полгода назад не отличали фишинг от рыбалки, а сегодня проводят семинары для бизнеса. Подписываюсь под каждым словом. История эта началась не вчера. Примерно с 2020 года информационная безопасность перестала быть подвалом айтишного департамента и превратилась в предмет разговора на совете директоров. Причина понятна: цифровая трансформация раздвинула границы компании настолько, что защищать теперь приходится не периметр офиса, а облака, подрядчиков, мобильные приложения и привычки сотрудников работать из кафе. Поверхность атаки выросла в разы, и бизнес наконец осознал: безопасность — это не статья расходов, а условие выживания. Это правильный и давно назревший сдвиг. Но у любого правильного тренда есть спутник — те, кто приходит не строить, а зарабатывать на моде. Пока одни специалисты годами разбирались в архитектуре систем, проходили университетскую подготовку и набивали шишки на реальных инцидентах, другие просто заметили, что тема стала модной и денежной. Взяли чужой сканер, наклеили красивую презентацию, добавили пару пугающих цифр из новостей — и вот уже перед советом директоров стоит «эксперт», который вчера ещё продавал франшизы кофеен. Купили ПО - мы уже защищены. Купили процессы натянули по документам на процессы - у нас SOC. Получили скидку от вендора и выступили на его же конференции - эксперты в отрасли. Механика таких людей проста и цинична: сыграть на страхе руководителя, который в технологиях не разбирается по определению — это не его работа, — и на этом незнании выстроить продажу. Либо убедить, что нужен продукт, без которого компания прекрасно жила и дальше проживёт. Либо, что ещё хуже, продать один инструмент как универсальное лекарство от всех бед сразу — от утечки персональных данных до атаки на цепочку поставок. Вендоры узкого решения обожают этот приём: если у тебя молоток, весь мир превращается в гвозди. Это не безобидное явление. Каждый рубль, потраченный на фиктивную защиту, — это рубль, не потраченный на настоящую. Каждое ложное чувство защищённости после дорогого, но бессмысленного аудита — это отложенный, а не отменённый инцидент. И самое неприятное: когда случается реальная атака, а «эксперт» оказывается пустышкой, репутационный удар получает не только конкретная компания, но и вся профессия — те, кто действительно годами разбирался в предмете. К чему это приведёт, если ничего не менять? Рынок рано или поздно всё расставит по местам сам — через череду громких провалов, судебных исков и утечек, которые случатся у тех, кто купил красивую презентацию вместо настоящей защиты. Вопрос только в том, сколько компаний за это заплатит, прежде чем урок будет усвоен.