02.08.2024 11:20:00
Дата публикации
IBM Ponemon институтымен бірлесіп дайындаған баяндамасында 604 ұйым мен 3556 киберқауіпсіздік және бизнес мамандары қатысқан зерттеу нәтижелерін ұсынды.
Негізгі назар деректердің бұзылуының қалай болатынын және олардың құнына не әсер ететінін түсінуге бағытталған. Есеп шығындарды азайту және деректер қауіпсіздігін жақсарту үшін AI мен автоматтандыруды пайдаланудың маңыздылығын көрсетеді.
Деректерді бұзудың орташа құны 2024 жылы рекордтық көрсеткішке жетіп, 4,88 миллион долларды құрады, бұл өткен жылмен салыстырғанда 10% жоғары.
Шығындарды арттыратын факторлардың бірі – бақылау және қорғау қиын деректердің «қара деректердің» артуы. Зерттеу әрбір үшінші ағып кету осындай деректермен байланысты екенін көрсетті.
Көлеңкелі деректер тиісті АТ мамандарының реттеуінсіз сақталады немесе жіберіледі. Көлеңкелі деректерді электрондық кестелерден, дерекқорлардың жергілікті көшірмелерінен, электрондық пошталар мен презентациялардан табуға болады.
Тағы бір маңызды нәтиже ағып кетудің алдын алу үшін AI мен автоматтандыруды қолданатын компаниялар орта есеппен 2,22 миллион доллар үнемдеді. Бұл технологиялар тәуекелдерді айтарлықтай азайтады және компанияларға қауіпсіздік жүйелерін тиімдірек басқаруға көмектеседі.
Есеп бұлттық және гибридті орталардағы деректерді басқару мәселелеріне ерекше назар аударады. Деректерді бұзудың 40%-да ақпарат әртүрлі орталарда сақталды, ең үлкен жоғалтулар жалпыға ортақ бұлттардан деректерді бұзу кезінде байқалды – орта есеппен $5,17 млн.
Компания гибридті бұлттардағы «көлеңкелі деректерді» анықтайтын және құпия ақпаратты қорғайтын бағдарламалық құралды пайдалануға кеңес береді.
Генеративті AI үлгілерін енгізу және IoT құрылғылары мен SaaS қосымшалары (қызмет ретінде ұсынылған бағдарламалық жасақтама) санының ұлғаюымен шабуылдың ауқымы кеңеюде, бұл қауіпсіздік топтарына қосымша қысым жасайды.
Есеп шабуылды болдырмау және командалық қауіпсіздік жаттығуларын өткізу үшін AI және автоматтандыруды пайдалануды ұсынады. Бұл шешімдерді толығымен басқарылатын қауіпсіздік қызметтері арқылы жүзеге асыруға болады.
Генеративті AI бастамаларының тек 24%-ында қажетті қауіпсіздік шаралары бар
Бұл деректердің ағып кетуіне және ымыраға әкелуі мүмкін, бұл мұндай жобалардың тиімділігін төмендетеді. IBM деректер мен AI үлгілерін қорғау және AI қауіпсіздігін басқаруды жүзеге асыру үшін шешімдер ұсынады.
Деректерді бұзу құнын азайту үшін оқиғаға жауап беруге дайындықты инвестициялау маңызды. IBM есебі шабуылға дайындықты жақсарту үшін оқытудың және кибер инциденттерді модельдеудің маңыздылығын көрсетеді.
(мәтінді аудару автоматты түрде жүзеге асырылады)
Негізгі назар деректердің бұзылуының қалай болатынын және олардың құнына не әсер ететінін түсінуге бағытталған. Есеп шығындарды азайту және деректер қауіпсіздігін жақсарту үшін AI мен автоматтандыруды пайдаланудың маңыздылығын көрсетеді.
Деректерді бұзудың орташа құны 2024 жылы рекордтық көрсеткішке жетіп, 4,88 миллион долларды құрады, бұл өткен жылмен салыстырғанда 10% жоғары.
Шығындарды арттыратын факторлардың бірі – бақылау және қорғау қиын деректердің «қара деректердің» артуы. Зерттеу әрбір үшінші ағып кету осындай деректермен байланысты екенін көрсетті.
Көлеңкелі деректер тиісті АТ мамандарының реттеуінсіз сақталады немесе жіберіледі. Көлеңкелі деректерді электрондық кестелерден, дерекқорлардың жергілікті көшірмелерінен, электрондық пошталар мен презентациялардан табуға болады.
Тағы бір маңызды нәтиже ағып кетудің алдын алу үшін AI мен автоматтандыруды қолданатын компаниялар орта есеппен 2,22 миллион доллар үнемдеді. Бұл технологиялар тәуекелдерді айтарлықтай азайтады және компанияларға қауіпсіздік жүйелерін тиімдірек басқаруға көмектеседі.
Есеп бұлттық және гибридті орталардағы деректерді басқару мәселелеріне ерекше назар аударады. Деректерді бұзудың 40%-да ақпарат әртүрлі орталарда сақталды, ең үлкен жоғалтулар жалпыға ортақ бұлттардан деректерді бұзу кезінде байқалды – орта есеппен $5,17 млн.
Компания гибридті бұлттардағы «көлеңкелі деректерді» анықтайтын және құпия ақпаратты қорғайтын бағдарламалық құралды пайдалануға кеңес береді.
Генеративті AI үлгілерін енгізу және IoT құрылғылары мен SaaS қосымшалары (қызмет ретінде ұсынылған бағдарламалық жасақтама) санының ұлғаюымен шабуылдың ауқымы кеңеюде, бұл қауіпсіздік топтарына қосымша қысым жасайды.
Есеп шабуылды болдырмау және командалық қауіпсіздік жаттығуларын өткізу үшін AI және автоматтандыруды пайдалануды ұсынады. Бұл шешімдерді толығымен басқарылатын қауіпсіздік қызметтері арқылы жүзеге асыруға болады.
Генеративті AI бастамаларының тек 24%-ында қажетті қауіпсіздік шаралары бар
Бұл деректердің ағып кетуіне және ымыраға әкелуі мүмкін, бұл мұндай жобалардың тиімділігін төмендетеді. IBM деректер мен AI үлгілерін қорғау және AI қауіпсіздігін басқаруды жүзеге асыру үшін шешімдер ұсынады.
Деректерді бұзу құнын азайту үшін оқиғаға жауап беруге дайындықты инвестициялау маңызды. IBM есебі шабуылға дайындықты жақсарту үшін оқытудың және кибер инциденттерді модельдеудің маңыздылығын көрсетеді.
(мәтінді аудару автоматты түрде жүзеге асырылады)
