Сегодня на обзоре исследование по Цифровой криминалистике и расследованию инцидентов (Cyber Scene Investigation) от Binalyze на базе опроса 200 CISO крупных компаний США. Одним предложением - "проблема уже не в том, что нас взломают, а в том, что большинство организаций не умеют быстро и доказательно понять, что именно произошло".

Из прочитанного обратил на себя перекос бюджетов ИТ безопасности (у 79% опрошенных) в сторону предотвращения в ущерб продиводействию/форензике. В среднем бюджеты два к одному в пользу профилактики ($3,02 млн против $1,54 млн). При этом 84% CISO считают успешную атаку неизбежной, но 65% признают, что организация "не всегда извлекает правильные уроки", а 75% уверены, что после инцидента нет гарантии, что тот же сценарий не сработает снова.

Цена вопроса велика: CISO оценивают $114k за каждый час задержки реакции на известную атаку. При этом среднее время запуска форензики — 8,6 часа, то есть почти $1 млн на инцидент только из-за задержки реагирования.

Следующий важный момент - архитектура "кровавого энтерпрайза". Реальная видимость ИТ ландшафта компании - в среднем 57%. Все остальное размыто или скрыто за облаками, подключенными партнерами и подрядчиками. Но самое главное - постоянная нехватка компетенций (90% CISO говорят, что отсутствие нужных навыков мешало расследованиям; лишь 32% считают, что могут закрыть нужные навыки полностью in-house). Ну и работа под серьезной нагрузкой не способствует сохранению команд - 71% CISO говорят о перегрузе и риске выгорания, 68% опасаются, что сильные расследователи уйдут.

В список финансовых потерь можно добавить еще и следующее: 68% сообщали регуляторам о нарушении неточно из-за недостатка данных по расследованиям инцидентов; 56% сталкивались с отказом страховой выплаты, 61% — с санкциями регуляторов, причём 68% сталкивались с
необоснованными отказами просто потому, что компания не смогла доказать свою правоту.

По мнению исследователей - если принять тот факт, что инцидент неизбежен, то KPI безопасности должен быть не только на предотвращение, но и выяснение. Т.е за сколько часов можно ответить на три вопроса — "есть ли доступ", "как вошли", "что унесли. А все это означает перебалансирование бюджетов для достижения равновесия между предотвращением, реакцией и форензикой, как части кризисного управления. А уже это может быть сконвертировано в деньги, решения по страховке и управляемость репутационных рисков.

Больше интересных новостей об ИИ, рителе, екоме и маркетплейсах 👉 Подписаться на канал

#итбезопасность#кибербезопасность #ИТбез

Типичная картинка 2025–2026 года - денег на ИТ в целом выделяется меньше, да и сами деньги дороже, поэтому согласовываются только инициативы с понятным эффектом и управляемыми рисками. Если все это перевести в термины ИТ, то ИТ-портфель начинают собирать не вокруг целевой архитектуры, а вокруг ставки дисконтирования и матрицы рисков.

Цена денег выросла, а горизонт окупаемости сжался. Если проект не показывает эффект за 12–18 месяцев, то его откладывают в "долгий" ящик. Причина простая - NPV при высокой ставке хуже. Если посмотреть по рынку, то видно, что многие компании режут долгие ИТ-проекты, но продолжают финансировать оптимизацию и бизнес-критичные вещи.

Битва между CAPEX и OPEX снова набирает обороты. На фоне удорожания серверного железа и компонентов и проблем с крупными капитальными закупками многие компании сознательно уходят в OPEX-модель и облака — иногда из желания получить выгоду в моменте, а кто-то как долгосрочный выбор.

ИБ переходит в категорию неизбежных и постоянных расходов. Рост бюджетов на кибербезопасность объясняется просто - регуляторика/штрафы и рост ущерба от инцидентов ИТ безопасности очевидно понятны бизнесу, гораздо лучше, чем платформенная трансформация или цифровизация.

Наконец то пришло осознание, что импортозамещение — это не очередная замена софта, а серьезная программа проектов с долгим таймлайном, в котом нужно учитывать огромное количество рисков.

В общем ИТ переживает очередную трансформацию - стратегия ИТ остается, только теперь это уже не стратегия технологий, а стратегия управления деньгами.
Ирония в том, что "стратегическое ИТ" никуда не делось — просто на него теперь не хватает денег.

Больше интересных новостей об ИИ, рителе, екоме и маркетплейсах 👉 Подписаться на канал

#новости #цифроваятранформация #мнения #впоискахсеребрянойпули

В феврале этого года OpenAI выпустил новый отчет - Disrupting malicious uses of AI, в котором рассказал про 7 кейсов злонамеренного использования ИИ в различных областях. Признается тот факт, что генеративный ИИ уже стал штатным инструментом мошенничества. Не как "цифровой суперзлодей", придумывающий новые способы "сравнительно честных способов отъема денег у населения", а как дешёвый ускоритель для перевода, персонализации, генерации контента и масштабирования давно уже знакомых схем.

Во всем этом интересна не технологическая, а экономическая составляющая. ИИ меняет не тип угрозы, а её юнит экономику. Там, где раньше нужны были писатели, переводчики, операторы и ручная сегментация, теперь значительная часть этой работы делается быстрее, дешевле и в промышленных объёмах. В одном из кейсов мошенники использовали ИИ модели для генерации сообщений, стилизации ответов под американский английский, подготовки статус-отчётов и оценки потенциальной суммы, которую можно извлечь из жертвы.

А еще интересно то, что в отчете признают, что ИИ контент сам по себе не гарантирует эффект. Решающим фактором остаются каналы дистрибуции этого контента - реклама, сетки аккаунтов, уже набранная аудитория в мессенджерах. Просмотры зависят не от контента, а от "силы" канала. Т. е. ИИ модель не дает конкурентное преимущество, а резко удешевляет конвейер контента.

Получается такая ассиметричность - нападающему в информационном поле достаточно только быстрее запускать свои уже отработанные схемы, а защитникам - нужно проверять кучу разных обращений через разные каналы, включая те, которые не относятся к ИБ - клиентский сервис, PR, маркетинг, финансы, юристы. Т. е. безопасность тоже становится мультиканальной или даже омниканальной. Значит, зрелая компания должна смотреть не на отдельные кейсы, а на связность сигналов: как между собой коррелируют жалобы клиентов, всплески упоминаний бренда, активности в соцсетях, нестандартные обращения в поддержку итд. Если мульти/омни контура нет, компания будет видеть не кампанию, а набор случайных кейсов.

Если попробовать резюмировать, то основная проблема не в том, что ИИ научился хорошо писать, а в том, что он резко удешевил промышленную эксплуатацию доверия. И вот это уже вопрос не из области научных исследований, а вполне коммерчески-операционный.

Больше интересных новостей об ИИ, рителе, екоме и маркетплейсах 👉 Подписаться на канал

#итбезопасность#кибербезопасность #ИТбез #AI #ChatGPT #чтотампроchatgpt

В конце декабря прошлого года CodeRabbit опубликовал отчёт о сравнении кода написанного человеками и сгенерированного ИИ. По их данным, у ИИ - сгенерированного кода заметно выше доля проблем — особенно в логике, обработке ошибок и исключений, безопасности и производительности. В сгенерированном коде в среднем ~11 ошибок против 6 у написанного разработчиком.

Вот и думай теперь о переводе разработки полностью на ИИ. Очевидно, что надо строить механизмы контроля, а вот получится ли результат значимо дешевле ручного программирования будем посмотреть. Через недельку напишу более детальный разбор и подумаем, как это может повлиять на людей, работу с кодом в частности и экономику разработки в целом.
#AI #ChatGPT #чтотампроchatgpt

Вернусь к отчету CodeRabbit о сравнении кода, написанного человеками и сгенерированного ИИ, о котором писал неделю назад. На мой взгляд, главная проблема ИИ в разработке не в том, что "код становится хуже", а в том, что ИИ меняет экономику инженерного процесса. Он удешевляет генерацию кода, но одновременно делает более дорогой проверку, сопровождение и исправление ошибок. А это значит, что меняется соотношение затрат и рисков. Хочу напомнить, что по данным CodeRabbit, ИИ-генерированный код давал в среднем 10.83 ошибок на пул-реквест, а написанный человеком - 6.45(т. е. в 1.7 раза больше). В отчёте отдельно указано, что ошибки в логике ИИ совершал на 75% чаще, ошибался при обработке ошибок и исключений — почти в 2 раза чаще, имел проблемы с безопасностью до 2,74 раза выше. Т. е. это не ошибки в кодстайле или нейминге, это про серьезные дефекты, которые доезжают до продуктивов и там уже выявляются.

По сути, имеет место интересное изменение - до недавнего времени узким местом разработки были сами изменения (медленное проектирование, кодирование, согласование). Теперь генерация становится дешёвой, и узкое место переезжает дальше, в код-ревью и тестирование. Чем больше дешёвого кода может произвести система, тем выше цена хорошего ревьювера, который способен быстро отделить рабочее решение от правдоподобной ошибки. И чем больше требуется понимание бизнес-контента и архитектуры, тем больше ИИ делает ошибки.

Если измерять эффект от ИИ разработки по velocity, то тут все нормально - количество пул-реквестов растет, время до первого коммита - сокращается, разработчики чувствуют ускорение. Но начинает расти время на ревью, переработку кода, инциденты на стыках сервисов, нагрузка на тестировщиков. В исследовании отмечается, что ИИ ускоряет производство, но усугубляет определенные категории ошибок.

Второй момент, который отмечается в отчете, что усложняется процесс код-ревью. Классический процесс проектировался под процессы, где код пишется людьми с ограниченной скоростью и с более-менее понятной мотивацией решений. ИИ меняет масштаб и ревьювер получает на вход больше кода, который "визуально нормальный", но при этом не до конца корректен. Такой код опасен тем, что он выглядит правдоподобным, а не ошибочным. И ревьювер занимается не проверкой логики кода, а когнитивно дорогим поиском скрытых дефектов.

Ну и в сухом остатке получаем, что ИИ начинает постепенно менять структуру ценности людей в команде. Если черновой код генерируется быстро и дёшево, то начинает расти роль тех, кто умеет задавать архитектурные рамки, описывать ограничения системы, проводить глубокий ревью кода. Т.е если купить скорость генерации кода, то за это заплатим более дорогим контролем качества. В компаниях, где процесс разработки зрелый, эта сделка может быть выгодной. Но там, где инженерная дисциплина слабая, ИИ может просто ускорить поставку дефектов.

Больше интересных новостей об ИИ, рителе, екоме и маркетплейсах 👉 Подписаться на канал

#AI #ChatGPT #чтотампроchatgpt

На прошлой неделе М.Видео опубликовало на своем сайте новость, что компания впервые выходит в сегмент одежды. Сразу скажу, что это не про то, что в магазинах М.Видео можно будет купить худи и свитшоты, а про то, что М.Видео расширяет категории на своем маркетплейсе.

В принципе новость не сильно удивительная, учитывая, кто является сейчас генеральным директором компании, скорее удивительна вера в возможность появления еще одного глобального игрока на рынке маркетплейсов. Сомнений в том, что Бакальчук метится в глобальные игроки - у меня нет. Есть сомнения, что владельцам компании хватит денег на выращивании такого игрока из М.Видео - компании с сильным екомом и нишевым маркетплейсом в достаточно узком сегменте.

Как человек, который построил два нишевых маркетплейса и поучаствовал в проектировании третьего, хочу сказать, что уже выход за пределы основного сегмента компании в смежные сегменты - задача сложная и трудоемкая. А уж выход в произвольные сегменты - повышает затраты и отправляет их в космос. Ну не ассоциируется у меня М.Видео с компанией, где я пойду выбирать себе что-то из одежды. Для того, чтобы это изменить, компании придется затратить очень много времени и средств. И при этом не потерять свою индивидуальность и своих существующих клиентов.

Но я искренне рад, что М.Видео пошли по этому пути. Даже если они и не выйдут на прямую конкуренцию с ВБ и Озон, то по меньшей мере мы, как клиенты, получим улучшение клиентского опыта и качества сервисов. А это уже немало.

Больше интересных новостей об ИИ, рителе, екоме и маркетплейсах 👉 Подписаться на канал

#управление #цифроваятранформация #новости #мнения

Автоматизация и цифровизация до сих пор часто продаётся внутри компаний слишком примитивно: экономия через сокращение затрат, ФОТа и ручного труда. Проблема в том, что такая логика почти всегда занижает реальную ценность инициативы, что ведёт к неверной приоритизации и недооценки фактической окупаемости.

В реальности автоматизация не является только проектом по сокращению затрат. Автоматизация создает ценность сразу в нескольких плоскостях - финансовой, операционной, клиентской, риск-менеджменте, организационной, управленческой и технологической эффекты. Когда мы говорим про автоматизацию и цифровизацию, то мы говорим о системном изменении работы компании, а не о локальной экономии.

Причина неправильных расчетов бизнес-эффектов проста. В бизнес-кейс обычно попадает только то, что очевидно и что можно легко положить в таблицу на первом шаге: меньше ручных операций, меньше трудозатрат, меньше ошибок. Как правило за рамки выносят эффекты второго порядка: рост выручки за счёт увеличения пропускной способности процессов и сокращения потерь продаж, улучшение клиентского опыта за счёт уменьшения времени сквозного процесса и повышения качества самого процесса, снижение потерь от ошибок, фрода и нарушений требований, а также эффект от накопление данных и роста цифровой зрелости как базы для следующих изменений. Зачастую фактическая окупаемость автоматизации и цифровизации превышает расчётную в 3 раза.

Каждый автоматизированный процесс — это данные, интеграции, единые правила исполнения, возможность нормальной аналитики, основа для сложного управления и задел для последующего применения искусственного интеллекта. Если этим активом не управлять комплексно, то мы получим локальные улучшения, но не получим системного усиления архитектуры. Т. е. автоматизировать в первую очередь нужно не те процессы, где видна самая быстрая экономия, а те, где максимален совокупный эффект по всей цепочке поставки ценности. Тогда наступает качественный сдвиг - когда процесс с незначительной прямой экономией дает намного больший итоговый эффект, сокращая потери продаж, увеличивая удержание клиентов, упрощая контроль и собирая качественные данные для следующих решений.

Нужно переходить от оценки только прямых выгод цифровизации и автоматизации к совокупному учету прямых, косвенных и нематериальных выгод. Тогда программа цифровизации перестаёт быть набором несвязанных задач или проектов и станет системой управления ценностью. А это уже совсем другая история.

Больше интересных новостей об ИИ, рителе, екоме и маркетплейсах 👉 Подписаться на канал

#цифроваятранформация #мнения #впоискахсеребрянойпули

Мы уже все признали, что информационная безопасность à la 2026 это вопрос операционной устойчивости бизнеса. Главная проблема не в абстрактном росте угроз, а в том, что атаки все быстрее добираются до критичных процессов — платежей, клиентских сервисов, цепочек поставок и доверенных интеграций. Verizon в DBIR 2025 проанализировал 22 052 инцидента, из них 12 195 подтвердились как утечки или компрометации. При этом эксплуатация уязвимостей выросла как вектор первичного проникновения до 20% всех взломов, прибавив 34% год к году, а тема сторонних поставщиков и внешних зависимостей стала одной из центральных в их отчете.

К сожалению, по-прежнему сохраняется тенденция обсуждать киберриски как нечто внешнее: фишинг, шифровальщики, VPN, уязвимости на периметре. Но в реальности атака бьет не по серверу как таковому, а по избыточным правам, слабой сегментации, неподконтрольным интеграциям, устаревшим контурам, медленному патч-менеджменту и доверенным учетным записям подрядчиков. Именно поэтому в отчете ENISA среди ключевых угроз на первом месте идут угрозы доступности, и только следом — программы-вымогатели и угрозы данным.

Еще один интересный факт: злоумышленники все чаще не ломают, а "входят по правилам". IBM по итогам 2025 года зафиксировал, что злоупотребление учетными данными оставалось предпочтительной точкой входа, почти в трети инцидентов наблюдалась кража учетных данных, а объем писем с инфостилерами вырос на 84% за год. В версии отчета IBM за 2026 год отдельно подчеркивается, что базовые проблемы никуда не исчезли: в пентестах наиболее частой точкой входа оставались неверно настроенные права доступа и слабая дисциплина в управлении учетными записями.

Для нас выводы простые - нужно повышать качество базовой инженерной дисциплины. Если права раздаются бездумно, подрядчики подключаются без прозрачных требований по безопасности, а критичные сервисы не разделены по контурам, то компания в уязвимом состоянии даже при солидном бюджете на ИБ. IBM в отчете Cost of a Data Breach оценивает среднюю глобальную стоимость инцидента в 4,4 млн долларов и отдельно связывает устойчивость с быстрым обнаружением, сдерживанием, регулярной проверкой планов реагирования и тестированием резервного восстановления.

Ну и стоит обратить внимание на ИИ-контур. IBM отмечает в своем отчете, что неуправляемое внедрение ИИ повышает стоимость инцидентов, а компании массово не успевают за вопросами контроля доступа и политики управления. То есть проблема не в плохом ИИ, а в том, что бизнес снова ускоряет внедрение технологии раньше, чем успевает оформить ее в нормальный управляемый процесс.

Больше интересных новостей об ИИ, рителе, екоме и маркетплейсах 👉 Подписаться на канал

#итбезопасность#кибербезопасность #ИТбез #AI #ChatGPT #чтотампроchatgpt

Импортозамещение в ИТ: чего ждать в этом и следующем году. Российский ритейл медленно, но, верно, переходит от "авральной" замены западных систем к более зрелому этапу — оптимизации и наращиванию эффективности на базе отечественных ИТ решений.

По информации из различных обзоров и исследований, пик массового импортозамещения был пройден в 2024–2025 году и впереди фаза стабилизации и доводки решений. В 2027 году доля российского ПО в основных классах систем (ERP, WMS, CRM, BI, POS) может выйти на 90+%.

Основной фокус 2026–2027 — не просто "заменить иностранное", а выжать максимум из уже внедрённых российских систем: масштабируемость, аналитика, интеграция с маркетплейсами и экосистемами. Российские системы управления предприятиями, кассовые и логистические системы, заточенные под 54 ФЗ, ЕГАИС, маркировку и локальные платёжные сервисы, становятся де факто стандартом для крупных сетей. Растёт роль комплексных программно-аппаратных комплексов: когда один вендор отвечает за железо + платформу + бизнес ПО + аналитику, вместо зоопарка разношёрстных решений. Все это приводит к постепенному снижению ТСО. В комплекте идет выстраивание более простой архитектуры. Одновременно растет опыт интеграторов и качество внедрений.

В остатке - время, когда надо было просто поменять западное ПО на локальное, уже уходит. Наступает время, когда из локального ПО надо построить устойчивую, управляемую и экономически эффективную ИТ архитектуру.

Больше интересных новостей об ИИ, рителе, екоме и маркетплейсах 👉 Подписаться на канал

#разработка #новости #development #импортозамещение

Наткнулся неделю назад на статью, написанную руководителем отдела контента "Ашманов и партнеры", Людмилой Булгаковой, посвященную генерации контента через ИИ модели. Людмила отмечает, что время роста органического трафика из-за большого количества ИИ контента - закончилось. Не потому, что поисковики внезапно стали отрицать использование ИИ при подготовке контента, а потому что Google и Яндекс всё жёстче стали резать именно масштабное производство малополезного контента.

Google прямо выделяет scaled content abuse как отдельный класс спама, притом неважно, кем произведён текст — человеком, моделью или их союзом по расчёту или без. Яндекс так же относит подобный контент к категории "малополезный контент". Многие компании работали в логике "объём покрывает низкое качество" - публикуя сотни страниц, часть из которых всё равно собирала трафик. Но такой трафик падает - пользователь стал быстрее распознавать низкосортный ИИ контент: дочитывание падает, доверие к источнику снижается, конверсия не растёт. Т. е. мало нагенерить много контента, нужно построить контент-конвейер, похожий на производственный процесс: источники данных, факт-чекинг, редактура, экспертная верификация, отслеживание метрик качества после публикации. Т. е. ИИ может готовить материалы, но люди отвечают за смыслы и фактуру.

Если Gartner прав, и в 2026 году объём традиционного поиска снизится на 25% из-за ИИ-чатов и виртуальных агентов, то борьба пойдет уже не за позиции в выдаче, а за то, чтобы ваш сайт воспринимался ИИ как источником для ответов. Даже если контент формально оптимизирован, но содержит "воду", то он будет однозначно проигрывать в сценариях, где ИИ модель собирает ответ по нескольким источникам. Для нейроответов ценность страницы определяется тем, насколько она пригодна для извлечения смысла: насколько чётко на ней сформулированы определения, шаги, параметры сравнения, ограничения, примеры и исключения.

Проблема не в том, что ИИ ухудшает контент. Проблема в том, что ИИ резко удешевил выпуск контента, а значит обесценил сам факт публикации. Без качества - доверие к контенту низкое и конкурентное преимущество за теми, кто может производить доверие, а не текст. Условно говоря, будущая борьба — не за количество символов, а за качество уровня данных, из которого и поисковик, и нейросети смогут брать качественный ответ. Ну и главный прикол - несмотря на желание убрать человека и заменить его ИИ, человек все равно занимает свою нишу в процессах нейрогенерации. Кстати, это еще один момент на посмотреть для тех, кто говорит про замену человека ИИ в разработке. Но об этом поговорим в другой раз.

Больше интересных новостей об ИИ, рителе, екоме и маркетплейсах 👉 Подписаться на канал

#цифроваятранформация #AI #управление #впоискахсеребрянойпули #антипаттерны

По отчету ГК Солар, в 2025 году число DDoS-атак на российские компании выросло на 11% и достигло 665,3 тыс., а в среднем на одну организацию пришлось 931 атака за год. Отдельно выросла нагрузка на телеком - среднее число атак на одну компанию увеличилось на 34% год к году. В своем отчете Солар отмечает, что атакующие все чаще комбинируют DDoS с атаками на веб-приложения, а не ограничиваются чистой перегрузкой канала.

Рост на 11% — неприятно, но не сенсационно. Важно другое - DDoS перестает быть отдельным классом угрозы и превращается в инструмент внутри более сложных сценариев давления на компанию. Сначала идет перегрузка внешнего контура, затем проверяется, где бизнес начинает деградировать (личный кабинет, API, DNS, внешние интеграции, канал связи с подрядчиком, веб-приложение).
Уже давно стало ясно, что доступность сервиса сегодня определяется не устойчивостью одного периметра, а устойчивостью всей сервисной цепочки. Можно качественно очистить трафик, но при этом потерять сервис на уровне бизнес-логики. В реальной эксплуатации именно это и есть современный отказ сервиса: формально инфраструктура еще существует, а бизнес-функция уже недоступна. Сейчас DDoS — это тест на зрелость процессов компании. Он показывает, есть ли у компании сценарии деградации, умеет ли продукт работать в ограниченном режиме, разведены ли критичные и второстепенные функции, есть ли резерв по DNS, CDN, каналам, балансировке, кэшу и интеграциям, а главное — понимает ли бизнес, какие функции должны выжить любой ценой, а какие допустимо временно отключить.

Еще один вывод из отчета - рост атак на телеком и ИТ означает, что уязвимости смещаются вверх по цепочке поставки. Если раньше атаковали нас, то теперь атакуют всю цепочку. И если отсутствуют требования к устойчивости поставщиков/контрагентов и регулярной проверки выполнения этих требований, то часть архитектуры уже находится вне контроля, хотя бизнес этого обычно не осознает. В общем защита от DDoS образца 2026 года это программа обеспечения устойчивости цифровых сервисов (каналы и приложения, приоритезация критичных функций, архитектура контролируемой деградации, резервирование внешних зависимостей, стресс-тестирование подрядчиков и понятный регламент переключения сервиса в аварийный режим).

Больше интересных новостей об ИИ, рителе, екоме и маркетплейсах 👉 Подписаться на канал

#итбезопасность#кибербезопасность #ИТбез #новости #мнения