Статьи

«Блокчейны, зарегистрированные контракты, распределенные журналы и базы данных формируют стек Интернета следующего поколения. И трудно представить себе отрасль, которую все это не затронуло бы в той или иной степени».

В мире сторонников программного обеспечения с открытым кодом Брайан Белендорф – личность известная. Он был ведущим разработчиков веб-сервера Apache – основы Всемирной паутины в том виде, в котором она нам известна. Белендорф – один из основателей организации, которая впоследствии трансформировалась в Apache Software Foundation. В 2003 году издание MIT Technology Review назвало его одним из 100 лучших инноваторов в мире в возрасте до 35 лет.

И вот теперь Белендорф присоединился к Linux Foundation, для того чтобы возглавить Hyperledger Project – совместный проект консорциума Linux Foundation, цель которого заключается в дальнейшем развитии технологии блокчейна. Белендорф рассказывает о проекте Hyperledger и своей роли в нем.

- Как, по вашему мнению, Hyperledger Project изменит финансовую и банковскую отрасли? Что побудило вас принять в нем участие?

Уже сегодня мы представляем, как новый набор технологий – блокчейны, зарегистрированные контракты, распределенные журналы и базы данных – сформирует стек Интернета следующего поколения. Новый стек будет выстраиваться поверх предыдущего, охватывающего TCP, HTTP и т. д. Речь идет о поиске способов создания облачных приложений.

До недавнего времени под облаком я понимал лишь совокупность чужих серверов. Но все меняется. Теперь это основа для размещения данных: разделяемых транзакций; баз данных, одни части которых будут закрытыми, а другие открытыми; приложений, запускаемых одновременно во многих местах. Есть много людей, которые видят за всем этим огромные перспективы.

И я почувствовал, что, если хотя бы часть идей осуществится, будь то создание валют или просто цепочек, подтверждающих достоверность выполненных операций, они окажут огромное положительное влияние не только на технологическое пространство, но и на общество в целом. Мне тоже захотелось в этом поучаствовать. Вместе с тем я не желал отстаивать интересы какой-то одной отдельно взятой компании, будь то крупное предприятие или стартап. Нужна была организация, которая помогала бы выстраивать общую технологическую базу. Сначала я просто наблюдал, как работают технологии, в том числе и биткойны, а затем поговорил с Джимом Землиным, исполнительным директором Linux Foundation, о Hyperledger. Я чувствовал, что проект этот многообещающий и может стать весьма прагматичным, весьма практичным.

Наряду с Apache и веб-сервером HTTP он способствовал бы борьбе за открытость Web. Речь шла также о создании печатного станка для всех и передаче его в руки любого желающего. Казалось, что весь проект Hyperledger пронизан таким прагматизмом и практичностью. И мне захотелось в нем поучаствовать.

- Какие преимущества проект Hyperledger получает благодаря его реализации под эгидой Linux Foundation?

Как-то я пошутил, что нам следовало бы пригласить Расмуса Лердорфа (создателя PHP) и кого-нибудь из парней, занимающихся MySQL. И тогда организацию можно было бы назвать LAMP (Linux, Apache, MySQL, PHP) Foundation. Я считаю, Линус и Джим проделали с ОС поистине удивительные вещи, и это замечательно. Им удалось привлечь компании, опирающиеся на общие технологии и помогающие выстраивать интероперабельные системы. Раньше для этого пришлось бы создавать специальные органы, занимающиеся утверждением стандартов. Теперь же все понимают, что открытый код представляет собой новый путь к стандартизации.

Идея эта зародилась еще на начальном этапе становления Apache. Лучший способ продвижения стандарта и приведения всех к единой базе заключается в создании соответствующего высококачественного программного обеспечения, которое любой желающий мог бы встраивать в свои продукты.

У Linux Foundation уже накоплен огромный опыт управления ядром, управления стандартами Linux, управления потребностями отдельных отраслей: автомобильной, телекоммуникационной и другими. Организация гарантирует, что их требования не разрушат открытый код ядра. Процесс совместной разработки программного обеспечения – настоящая магия, заставляющая все это работать. Привлечение компаний и оказание им помощи в понимании того, как функционирует процесс, каков их финансовый вклад и каков вклад в качестве разработчиков, в конечном итоге оборачивается большой победой для всех участников. И я с уверенностью могу сказать, что хочу быть частью этой команды, а Hyperledger движется в правильном направлении.

- Давайте вернемся к проекту Hyperledger. Какие отрасли получат реальную выгоду от блокчейна и Hyperledger Project?

Первой отраслью, которая по-настоящему влилась в этот процесс, выделяя реальные ресурсы и используя их в производственной деятельности, стала финансовая сфера. И удивляться здесь нечему. Финансовой отрасли необходимо поддерживать согласованную базу данных, к которой обращается большое количество участников экосистемы. Это не просто единый журнал, а множество различных журналов, различных цепочек, различных сообществ, прав, полномочий и т. п. Идея создания общей технологии для построения этих цепочек обладает невероятной мощью.

- Какая отрасль окажется следующей? Или это слишком сложный вопрос?

Мне трудно представить себе отрасль, которая окажется в стороне. Взгляните, к примеру, на цепочки поставок. В основе их оптимизации и повышения прозрачности лежит использование технологии блокчейна. Как можно улучшить и оптимизировать отрасль здравоохранения? Совместным использованием медицинских данных я занимался на протяжении своего двухлетнего пребывания в Вашингтоне. Вместе со специалистами министерства здравоохранения и социальных услуг мы работали над изменением персональных медицинских карт и созданием программного обеспечения с открытым кодом, которое ускорило бы их обработку. Многое уже сделано, но представители отрасли здравоохранения не до конца понимают преимущества совместного использования данных. Нет осознания важности того, что центральная роль здесь отводится обмену медицинской информацией о пациентах.

У технологий открытых журналов и технологий блокчейна есть большой потенциал для вывода отрасли на новый качественный уровень. Здесь можно провести аналогию с распространением мобильных сетей на рынках развивающихся стран. Благодаря совершенствованию мобильных технологий развивающимся государствам удалось обойтись без инфраструктуры, которая создавалась в Соединенных Штатах на начальном этапе развертывания телефонных сетей. Протягивание кабеля и развертывание большого количества физического оборудования обходилось очень дорого. Развивающиеся страны перескочили через этот этап. Думаю, что применение технологии блокчейна в системе здравоохранения поможет избежать построения большого числа инфраструктурных компонентов. Причем все это делается с учетом обеспечения конфиденциальности информации о пациентах, переносимости их данных и т. д.

В любой крупной отрасли всегда найдется сообщество бизнес-партнеров, которым требуется общий журнал для отслеживания действий участников и перемещения потоков переданной информации. И я вам гарантирую, что вы всегда найдете сценарий такого рода.

- Каковы будут ваша роль и работа в качестве исполнительного директора проекта?

Проект уже запущен. В нем принимает участие большое количество разработчиков из множества компаний, в том числе из IBM, Intel и Blockstream. Нужно, чтобы их вклад рос и дальше. Мы уже проводим личные встречи, хакатоны и т. п.

Моя работа заключается в том, чтобы помогать ускорять динамику. Искать разработчиков программного обеспечения с открытым кодом, которые желают принять участие в проекте. Подталкивать проект к использованию лучших практик и лучших технологий, наработанных сообществом сторонников свободного программного обеспечения в различных проектах, от Apache и до Mozilla. Искать пути создания продукта, который люди могли бы использовать в своей производственной деятельности.

В определенной степени мне отводится роль буфера между сообществом разработчиков, сообществом помощников и сообществом спонсоров. Финансирование действительно имеет очень важное значение – разработчики Linux Foundation могут полностью сосредоточиться на проекте. Подобно Швейцарии, мы соблюдаем нейтралитет при организации взаимодействия. Разработчики должны вместе заниматься написанием эффективного кода невзирая на то, кто является их работодателем. Такая среда нуждается в упрощении. Требуется какая-то нейтральная сила, вроде меня и Linux Foundation. Я нахожусь здесь не для того, чтобы писать код. Речь идет о том, чтобы расширять возможности разработчиков и воспитывать культуру «делократии» у тех, кто вливается в наши ряды.

- С какими сложностями вам придется столкнуться, ведь проект этот относительно новый?

Первая сложность – организовать поставки кода. У нас уже есть процесс, есть вклад со стороны участников. Надо скомпоновать это в единый пакет и описать, для каких сценариев он лучше подходит уже сейчас, а какие можно реализовать в перспективе. Нужно, чтобы результаты были осязаемыми. Люди должны иметь возможность их использовать в своей производственной деятельности. Такова приоритетная задача.

Вторая сложность обусловлена новизной технологий. Примерно так начинали свой путь базы данных NoSQL, для использования которых существовали отличные сценарии. Но в некоторых ситуациях они не давали преимуществ и даже становились недостатком. Чтобы осознать, в каких случаях базу данных NoSQL применять не следует, необходимо время. Аналогичным образом люди должны понять, в каких случаях их потребности и возможности Hyperledger совпадают. Нужно экспериментировать и обмениваться опытом. Разработчикам вне нашего сообщества следует погружаться в различные деловые сценарии, анализировать возможность удовлетворения имеющихся потребностей предлагаемыми нами средствами и писать программное обеспечение, которое наилучшим образом справлялось бы с этими задачами. Как видите, проблемы есть, но их решение доставляет истинное удовольствие.

– Swapnil Bhartiya. Open source veteran Brian Behlendorf on leading the Hyperledger Project. CIO. May 20, 2016

Вы являетесь частью унылой и подавленной команды, занятой рутинным трудом? Управляете коллективом, где часто случаются конфликты и распри? Каждый день, идя на работу, со страхом ждете, что опять окажетесь в окружении людей, излучающих негативные эмоции? Если это так, вы не одиноки. К сожалению, всё перечисленное относится к очень многим ИТ-группам и проектным командам.

Слаженное функционирование ИТ-команд может нарушаться по самым разным причинам. На ум сразу приходит известная цитата из «Анны Карениной» Льва Толстого: «Все счастливые семьи похожи друг на друга, каждая несчастливая семья несчастлива по-своему». В какой-то степени это объясняет существование столь большого количества проблемных команд – ведь число ситуаций, способных привести к кризису, фактически бесконечно. Очень сложно выявить признаки, по которым можно было бы определить, что слаженное функционирование находится под угрозой.

И есть еще нечто общее, присущее почти всем проблемным командам, хотя, наверное, это скорее сопутствующая причина, а не основная. Мы словно входим в иссушенный жарой лес, который от малейшей искры может превратиться в полыхающий ад.

А теперь давайте поговорим о способах организации групповой работы. Обычно структура групп выстраивается в соответствии с используемыми технологическими процессами. Сама по себе группа похожа на машину, которая принимает заявки, запросы и требования и в конечном итоге выдает готовое решение. В процессе работы задачи передаются с одного места на другое, пересекая технические границы между зонами ответственности отдельных работников. Другими словами, технологический процесс напоминает движение автомобиля по сборочному конвейеру. Один человек прикручивает левое переднее колесо, а другой – правое.

На первый взгляд, ничего страшного в этом нет. Налицо хорошо проработанный процесс, обеспечивающий соответствие управленческим требованиям и оптимизирующий потоки выполняемых задач. Но загвоздка в том, что работа, организованная таким образом, не отвечает ожиданиям выполняющих ее людей.

Люди – не подпрограммы, которые вызываются по мере возникновения потребностей в выполняемых ими сервисах. Это существа из плоти и крови, со своими эмоциями и устремлениями, это не бесчувственные и безразличные ко всему роботы, которых интересует лишь рабочее время, продаваемое ими за деньги. Они с вниманием относятся к окружающим и заботятся о качестве своего труда, рассчитывая, что их работа будет вкладом в общее дело. У них может возникать чувство обиды, страха и скуки.

А после попадания в такую конвейерную структуру у людей появляются отрицательные эмоции. Вот их неполный перечень.

Изолированность. Они могут находиться рядом и общаться с другими членами группы, но не ведут при этом совместной деятельности. Люди не делятся друг с другом целями, которые должны достигаться в процессе совместной работы.

Скука. Когда зона технической ответственности очень узка, человек перестает изучать что-либо новое.

Попадание в ловушку. Зачастую каждый работник в организации занимает определенную техническую нишу. На нем лежит особая ответственность, поскольку его некем заменить. Он понимает, что обладает слишком высокой ценностью в своей нынешней роли, для того чтобы всерьез присматриваться к какой-то новой и интересной сфере деятельности. И не видит никакой возможности для карьерного роста.

Страх. Люди, связанные на протяжении долгого времени лишь с какой-то одной системой, понимают, что, если организация решит отказаться от нее, их проще уволить, а не тратиться на переобучение. Поэтому у них возникают вполне обоснованные опасения оказаться на рынке труда с весьма ограниченным и устаревшим запасом знаний.

Отсутствие мотивации. Работа, организованная в виде потока отдельных задач, угнетает. Выполняя ее в течение долгого времени, человек чувствует себя как белка в колесе. У его работы нет ни начала, ни конца, он не ощущает ни волнения, которое возникает при появлении новых вызовов, ни удовлетворения, появляющегося после завершения проекта.

Пребывая в таком состоянии слишком долго, люди истощаются эмоционально, становятся хрупкими и неспособными исправить ситуацию, если что-то пойдет не так. У них нет сил побороть отчаяние, а возврат к нормальной деятельности уже не кажется им таким привлекательным.

Если всё вышеописанное относится к вашей группе, подумайте, как изменить рабочий процесс, как добиться, чтобы он не только обеспечивал выполнение поставленных задач, но и отвечал интересам участвующих в нем людей. При этом вы не только поможете работникам приобрести новые навыки, но и повысите эффективность деятельности группы в долгосрочной перспективе с минимальными затратами.

– Paul Glen. IT workers aren’t cogs in a machine. Computerworld. Oct 13, 2016

Еще несколько лет назад роботизация, понимаемая как отдельная ветвь искусственного интеллекта, рассматривалась в качестве перспективы, часто фигурировавшей в прогнозах лидеров бизнеса, и презентовалась в качестве революционной технологии, охватывающей все аспекты нашего общества.

К 2016 году эти предсказания сбылись во многих аспектах бытовой жизни, и не только бытовой. Роботы и другие средства автоматизации бизнес-процессов стали активно осваивать и мир бизнеса.

Банки начали использовать инструменты роботизации и автоматизации при решении новых задач, возникших с вступлением финансового сектора в цифровую эпоху. Особенно сильное влияние роботизации на банковскую деятельность ощущается в управлении клиентскими сервисами.

Причем проводимая автоматизация еще очень далека от полной реализации своего потенциала.

Аналитики Roy Morgan сообщили недавно, что средний уровень удовлетворенности клиентов крупнейших мировых банков находится на самом низком уровне с середины 2013 года и заметно упал после пика в середине 2015 года. Недавнее исследование компании UBS показывает: все больше австралийцев выбирают в качестве поставщиков финансовых услуг технологические стартапы, а не банки.

Выводы понятны: чтобы соответствовать ожиданиям клиентов, банкам необходимо активнее внедрять цифровые технологии. Уже сейчас банки активно инвестируют в новые цифровые клиентские интерфейсы, для того чтобы улучшить восприятие клиентов и предложить им новые продукты. Вместе с тем многие стремятся уменьшить разрыв между лоском новых цифровых технологий и восприятием унаследованных процессов и систем, которые использовались на протяжении десятилетий.

Большинство банков предлагают сегодня клиентам различные платформы (в том числе мобильные) для управления своими учетными записями и транзакциями. Серьезные средства вкладываются в бесконтактные технологии, позволяющие клиентам осуществлять оплату одним прикосновением карты или смартфона. Некоторые из этих проектов осуществляются совместно с технологическими гигантами (Apple, Google и т. д.) с последующей интеграцией технологий Apple Pay и Android Pay в банковские предложения.

Несмотря на постепенный переход исключительно к цифровым банковским и клиентским сервисам, современные банки по-прежнему используют массу процедур, выполняемых вручную. Обусловлено такое положение дел ограничениями унаследованных систем. Стоимость ресурсов, которые необходимы для замены унаследованных систем новыми технологическими платформами, зачастую называют ключевым вызовом для бизнеса.

Но для сохранения конкурентоспособности в условиях дальнейшего роста финтехов и гибких стартапов банкам необходимо инвестировать в быстрые обновления или искать рабочие среды, в которых унаследованные системы могли бы стать их составной частью, а не барьером на пути к цифровому бизнесу.

Новая модель роботизированного самообслуживания

Требования миллениалов к поставщикам услуг и их ожидания весьма высоки. Представители нового поколения рассчитывают на конструктивное и персонально ориентированное взаимодействие с «изначально цифровыми» организациями наподобие Uber и Amazon.

Потребители все чаще рассматривают возможность использовать роботов (а не персональных консультантов) для сложных задач, например таких, как управление инвестициями. Они хотят решать интересующие их вопросы автономно.

Банки все чаще задумываются о сервисах самообслуживания, поскольку клиенты в этом случае получают дополнительные удобства, например банковское обслуживание в любом месте и в любое время. Банкоматы, интерактивные автоответчики, киоски самообслуживания, мобильные приложения и интернет-сервисы играют все возрастающую роль в продвижении культуры самообслуживания. Соответствующие технологии становятся все более зрелыми, и бизнесу необходимо постоянно следить за их развитием, расширяя свои предложения и повышая качество обслуживания клиентов.

Роботы помогают банкам автоматизировать рутинные и повторяющиеся процедуры, не требующие физического вмешательства человека. Это способствует более быстрому выполнению операций и исключению человеческого фактора, а также помогает сориентироваться клиентам, которых интересуют более сложные вопросы, решаемые эффективнее с участием человека. В результате экономится время как клиентов, так и сотрудников. Причем затраты на это совершенно несопоставимы со стоимостью обновления унаследованных систем и их интеграции с новыми цифровыми интерфейсами.

Недорогие технологии автоматизации процессов с помощью роботов могут стать неким связующим слоем между цифровым клиентским интерфейсом и унаследованными системами, упрощая переход к цифровому обслуживанию. Сроки их внедрения измеряются неделями, а не годами, и масштабы использования роботов можно быстро наращивать или сокращать в зависимости от изменения спроса.

Игра с обоюдным выигрышем

Преимущества от использования роботов и технологий автоматизации далеко не исчерпываются одним лишь прямым сокращением банковских затрат. Роботы уменьшают зависимость от человека, исключают возникновение ошибок, ускоряют выполнение операций, повышают их точность и надежность, улучшают клиентское восприятие.

Конечно, некоторые вещи роботы делать пока не в состоянии, но они открывают перед банками возможность использовать развивающиеся технологии для персонально ориентированного, эффективного и экономичного обслуживания клиентов. Передавая роботам выполнение повторяющихся и непервостепенных задач, банки освобождают персонал для более ответственных ролей и операций, тем самым получая возможность сосредоточиться на росте, инновациях и других новых технологиях.

Чем сильнее компания ориентирована на перенос ручных операций в каналы самообслуживания, поддерживаемые роботизированными средствами автоматизации, тем больше окажется ее выигрыш с точки зрения соотношения между стоимостью и эффективностью и тем больше возрастет лояльность клиентов. Технологии роботизации и автоматизации помогут банкам перейти к новой модели цифровых операций и сохранить конкурентоспособность в условиях растущей активности цифровых конкурентов и новых финансово-технологических сервисов.

- Stephen Lewis. How robotics is pushing banking towards a new self-service era? CIO Australia. September 8, 2016

С наступлением эпохи Интернета управление персональными данными довольно быстро теряет практический смысл, если, конечно, не отказываться от мобильных и интернет-сервисов полностью. По мере распространения Интернета вещей и технологий Больших Данных становится все больше и больше различных способов сбора и обработки информации. И когда дело касается конфиденциальности данных, то между пользователями, государством и бизнесом возникает конфликт интересов.

«Обеспечить конфиденциальность в цифровой век весьма непросто, и одной из ключевых задач здесь становится повсеместное соблюдение политик конфиденциальности интернет-ресурсами», – подчеркнул Норман Садех, профессор Школы компьютерных наук при Университете Карнеги-Меллона (Carnegie Mellon University, CMU), являющийся также директором CMU Mobile Commerce Lab, председателем совета директоров компании Wombat Security Technologies, а ранее еще и научным директором инициативы Евросоюза в области электронной коммерции. Кроме того, Садех — один из руководителей программы CMU Master's, нацеленной на поиск компромисса между функциональностью и конфиденциальностью и на разработку новых цифровых продуктов, изначально учитывающих требования конфиденциальности.

«Политики конфиденциальности веб-сайтов должны стать фактическим стандартом, регламентирующим правила 'уведомлений и выбора' в Интернете, – добавил Садех. – Чтобы принимать осознанные решения, пользователи должны иметь возможность получать информацию о правилах обеспечения конфиденциальности на тех сайтах, которые они посещают. На практике же пользователям о политиках конфиденциальности, как правило, ничего не известно».

Даже если описания политик конфиденциальности доступны, пользователям зачастую трудно понять, что они означают на деле. С мобильными приложениями ситуация еще более запутанная. У пользователей установлено в среднем 50-100 мобильных приложений, и у каждого из них имеется от трех до пяти параметров конфиденциальности — если эти параметры пользователю вообще видны.

«А вам известно что-нибудь о настройках мобильных приложений на вашем смартфоне? – вопрошает Садех. – Оказывается, почти никто не имеет о них никакого понятия. И это просто ошеломляет».

Сложность (и несовместимость)

Сложность с обеспечением конфиденциальности обусловлена тем, что у каждого пользователя есть свои представления о возможности раскрытия информации в тех или иных целях. Все люди разные. А значит, у них разные предпочтения в отношении той информации, которой они готовы поделиться.

Эти вопросы уже пытались решать. Еще в 2002 году Консорциум World Wide Web Consortium представил Platform for Privacy Preferences Project (P3P) – протокол, с помощью которого сайты объявляли бы о возможности использования информации, собранной у пользователей. В 2010 году Федеральная комиссия по торговле США призвала создать систему, которая вообще не отслеживала бы подобные данные. Вскоре в наиболее популярных браузерах – Mozilla Firefox, Microsoft Internet Explorer, Apple Safari, Google Chrome и Opera – появилась поддержка заголовков Do Not Track (DNT), они запрашивали у веб-приложений разрешения отключить отслеживание конкретных пользователей. Сегодня W3C продолжает работать над стандартизацией DNT.

Все эти проекты направлены на разработку машинно-читаемых форматов, подчиняющихся правилам управления данными на веб-сайте, однако владельцы сайтов весьма неохотно их внедряют. Более того, никаких законов и прочих нормативных требований к внедрению P3P или использованию DNT не существует.

В 2012 году, запустив в производство Windows 8, корпорация Microsoft объявила, что поддержка DNT будет по умолчанию реализована в Internet Explorer 10 в рамках настроек Express Settings операционной системы. Это обернулось нападками со стороны представителей рекламной отрасли, которые настаивали на том, что параметры DNT могут существовать лишь в виде опции и никак не по умолчанию.

В конечном итоге ассоциация Digital Advertising Alliance разрешила своим членам игнорировать DNT: «DAA не требует от компаний учитывать сигналы DNT, зафиксированные и посылаемые производителями браузеров. Сигналы DNT, автоматически рассылаемые IE10 или другими браузерами, не подпадают под действие ни DAA Principle, ни DAA Program. Органы Council of Better Business Bureaus и Direct Marketing Association не станут наказывать компании, не реагирующие на сигналы DNT в IE10 и других браузерах».

В итоге в Microsoft были вынуждены объявить, что функции DNT не будут включаться в Windows 10 по умолчанию, предоставив четкие инструкции тем, кто хотел бы использовать такую возможность.

Управление конфиденциальностью: от сайтов к пользователям

По мнению Садеха, управление со стороны пользователей параметрами конфиденциальности не должно зависеть от степени их кооперации с владельцами сайтов. Пользователи должны иметь возможность делать все самостоятельно, а для этого им понадобится сочетать средства обработки естественного языка, моделирование настроек конфиденциальности, краудсорсинг и построение интерфейса конфиденциальности.

Чтгбы реализовать предложенное, Садех участвует в реализации двух проектов: Usable Privacy Policy Project и Personalized Privacy Assistant Project.

Первый проект финансируется Национальным научным фондом США в рамках инициативы Security and Trustworthy Cyberspace. В реализации проекта участвуют Университет Карнеги-Меллона, Центр права и информационной политики Юридической школы Фордхэм и Центр Интернета и общества Стэнфордской юридической школы.

«Цель проекта заключается в том, чтобы выяснить, в какой степени можно использовать компьютеры для полуавтоматического извлечения информации из политик конфиденциальности, – пояснил Садех. – Тогда мы получим ответы на ключевые вопросы, интересующие пользователей, и сумеем предоставлять им при помощи расширений браузеров информацию, которую будет легко понять. Соответствующие функции будут доступны благодаря машинному обучению, средствам обработки естественного языка и краудсорсинговым технологиям. Мы хотим показать, что, несмотря на результаты предыдущих исследований, свидетельствовавшие о непонимании пользователями политик конфиденциальности, есть достаточное количество энтузиастов, которые помогут получать содержательные ответы на ключевые вопросы».

Проект Personalized Privacy Assistant Project финансируется Университетом Карнеги-Меллона и направлен на создание интеллектуальных агентов, изучающих предпочтения конфиденциальности пользователей, задействуя средства машинного обучения. Агенты эти в состоянии обеспечить полуавтоматическую настройку многих параметров и готовы принимать в интересах пользователей многие решения, касающиеся конфиденциальности. Помощники в области конфиденциальности могли бы предупреждать пользователей о тех настройках, с которыми они чувствуют себя некомфортно, и время от времени подталкивать их к пересмотру ранее принятых решений в части конфиденциальности. Что касается мобильных приложениями, то такой помощник мог бы распознавать, какие приложения обращаются к пользовательским данным, не спрашивая на это разрешения.

Проект включает в себя несколько исследовательских направлений. Он призван определить ориентированные на пользователя процессы, которые преобразуют модели личных предпочтений конфиденциальности, прозрачные механизмы и диалоговые примитивы в функциональность помощника.

Выгода для бизнеса

В конечном итоге исследования принесут дивиденды и бизнесу. Хотя люди имеют разные представления о том, какой информацией они готовы поделиться, их предпочтения зачастую затрагивают относительно небольшое число сегментов.

«Есть много взаимодействующих между собой факторов, – заявил Садех. – И эту корреляцию можно эффективно использовать для помещения пользователей в разные сегменты. Тем, кто планирует собирать определенные виды информации, мы сможем сообщить, какое количество пользователей из их целевой аудитории будет чувствовать себя при этом некомфортно».

Такого рода сведения помогут организациям принимать решения о том, имеет ли смысл заниматься созданием новой функциональности.

- Thor Olavsrud. Carnegie Mellon University helps you control your privacy. CIO. September 7, 2016

Пугающие цифры утечек данных за последние несколько лет говорят о том, что организациям становится все труднее справляться с растущим числом угроз.

Но с недавнего времени появилось новое поколение решений безопасности корпоративного уровня, основанных на машинном обучении. Эти инструменты способны анализировать сети, выяснять их особенности, распознавать аномалии и защищать предприятия от атак.

Но поможет ли машинное обучение решить все проблемы информационной безопасности в современном мире? В компаниях, предлагающих новые продукты, заявляют о росте спроса и утверждают, что первая реакция пользователей — положительная.

«Машинное обучение — крупнейшая тенденция в области безопасности в текущем году, — говорит Эрик Огрен, аналитик 451 Research. — Сегодня любой директор по информационной безопасности знает, что средства поведенческого анализа дают наилучшие шансы остановить атаку, способную обойти статичные защитные системы».

В основе поведенческих инструментов лежат методы машинного обучения. При машинном обучении формируется статистический профиль нормальной активности пользователя, устройства или сайта. Тем самым закладывается основа поведенческой аналитики, которая позволяет предотвратить ущерб от атак, не замеченных стандартными средствами борьбы с угрозами, в том числе основанных на злоупотреблении легитимными верительными данными.

Долгосрочное преимущество машинного обучения — в том, что, осваивая его, организация берет на вооружение вероятностный, прогнозный подход к обеспечению безопасности, который хорошо сочетается с традиционными механизмами. Новые подходы уже окупаются в крупных облачных средах и медиакомпаниях, где защищенность измеряется уровнем снижения риска серьезного подрыва бизнеса и потери дохода.

Потенциальные сложности

Внедрение любых новшеств не обходится без трудностей. Так, может быть непросто оценить качество алгоритмов машинного обучения различных разработчиков. Это возможно лишь по результатам. А чтобы оценить эффективность продукта, рекомендуется в рамках концептуальных проектов обратить особое внимание на несколько изолированных случаев применения, на устройства или веб-сайты.

Машинное обучение позволяет добиться ощутимого усиления информационной безопасности, но это не панацея, отмечает Дэвид Монахан, директор по исследованиям в области безопасности и управления рисками Enterprise Management Associates: «У этой технологии есть свои ограничения и наилучшие области применения. Это, например, отличный инструмент для идентификации событий, выходящих за обычные рамки, и эти события надо проанализировать или расследовать».

В мире информационной безопасности используются два основных типа машинного обучения — с учителем и без. У каждого из методов — свои случаи применения, но в конечном счете оба нужны для поиска аномалий в имеющихся срезах данных. Таким образом, действенность ограничена качеством доступных данных, то есть машинное обучение — это вспомогательная, а не базовая технология.

Главные преимущества

Основные преимущества машинного обучения — возможность быстро распознавать тенденции, закономерности и аномалии в больших разнородных срезах данных: распознавание происходит в режиме реального времени или близком, при этом не нужно подгружать срезы данных пакетно.

Потребность во внедрении машинного обучения обусловлена двумя факторами, отмечает Крис Лавджой, глава подразделения BluVector компании Acuity Solutions. Во-первых, на распознавание компрометации сейчас уходит много времени, во-вторых, во многих случаях, если не в большинстве, в компаниях узнают о взломе от третьей стороны.

«Нереально предвидеть все возможные векторы атак, что не хватит никаких ресурсов на то, чтобы вручную задавать правила распознавания всех мыслимых векторов, — поясняет Майк Пакетт, вице-президент по продуктам Prelert, компании, поставляющей средства безопасности на основе машинного обучения. — Организациям нужны способы автоматизировать анализ протоколов безопасности, позволяющий распознавать атаки в непрерывном режиме».

Обнадеживающие результаты

В компаниях, которые первыми начали применять технологию машинного обучения, сообщают о ее действенности. Так, в Orrstown Bank к новым методам обратились, чтобы бороться с безудержным ростом количества мошенничеств с кредитными и дебетовыми картами.

«Мошенничества с картами участились прежде всего — из-за роста объема утечек, допускаемых продавцами, — отмечает Эндрю Линн, старший вице-президент, директор по безопасности банка. — Традиционные системы распознавания мошенничеств либо обеспечивают лишь примитивные методы идентификации, либо их цена слишком высока для банков небольших размеров».

В банке в целях борьбы с мошенничествами обратились к услугам Prelert. Изначально продукт компании был рассчитан на распознавание аномалий работы ИТ-ресурсов, но выяснилось, что его можно применять и для обнаружения отклонений в использовании банковских карт.

Обычно мошенники вначале делают недорогую покупку, чтобы удостовериться, что карта еще активна. Если тестовая транзакция проходит, злоумышленник быстро проводит серию новых, тратя больше денег.

Система распознавания мошенничеств Prelert позволяет банку обнаружить уже самую первую незаконную транзакцию и заблокировать последующие.

Технология обнаруживает жульничество путем распознавания аномалий использования карт с точки зрения целого ряда параметров (время суток, сумма платежа, местонахождение, продавец и т. п.), а также полагаясь на знания экспертов Orrstown о мошеннических операциях.

Уже первые результаты от нового решения показали, что есть возможность сократить потери от мошенничеств на 50%.

Билеты под защитой

StubHub, оператор сервиса перепродажи билетов, пользуется технологией Distil уже почти полтора года. «С появлением новых угроз безопасности Distil стала неотъемлемой частью нашей общей стратегии безопасности, особенно в борьбе с захватом аккаунтов», — говорит Марти Боос, директор по эксплуатации ИТ-систем StubHub.

Distil запоминает закономерности трафика к сайту StubHub и по отклонениям распознает боты и другие угрозы безопасности, предсказывая их видоизменения.

StubHub и Distil взаимодействуют ежедневно, что позволяет следить за текущей активностью и прогнозировать будущее. «Поскольку боты и другие источники вредоносного трафика быстро эволюционируют, нужны надежные средства предугадывания тактики атакующих, — говорит Боос. — Так как покупка на StubHub обычно сопровождается мгновенной передачей цифрового товара, необходимо тщательно защищать сеть от ботов и других вредоносов».

Human Longevity, разработчик технологии, лежащей в основе крупнейшей в мире базы геномной информации, в 2015 году начала пользоваться системой Enterprise Immune System компании Darktrace, чтобы составить профиль нормальной сетевой активности корпоративных приложений.

«Задача состояла в том, чтобы научиться распознавать аномальную активность и передавать сведения о ней нашим специалистам, которые определяют уровень угрозы, — говорит Том Брандл, директор по информационной безопасности в Human Longevity. — Система Darktrace запоминает закономерности работы нашей среды, чтобы обнаруживать отклонения. При их появлении наши эксперты анализируют уровень опасности и принимают меры». Главным преимуществом новой технологии стало то, что она позволяет составить гораздо более полное понимание происходящего в ИТ-среде.

Участники рынка уверены, что в дальнейшем машинное обучение даст принципиально новые возможности по укреплению безопасности.

«Теоретически ничто не мешает создать искусственный мозг человека, — полагает Ги Каспи, глава Deep Instinct. — Методы глубинного обучения подводят нас к этой цели растущими темпами. Уже в ближайшие годы можно ожидать прорывов, особенно в области обучения без учителя».

Глубинное обучение с успехом применяется в области компьютерного зрения, понимания речи и текста, «но есть еще масса областей, где новые технологии способны произвести настоящую революцию», добавляет Каспи.

«Машинное обучение, — методика, составляющая основу искусственного интеллекта и аналитики данных, она и дальше будет способствовать инновации в этих областях, — убежден Венкат Субраманян, директор по технологиям Dataguise. — Машинное обучение внедряется во всех отраслях, где нужен анализ больших объемов данных. — Именно благодаря растущим масштабам использования Больших Данных развивается применение машинного обучения для аналитических задач. Но особенно полезным машинное обучение будет для распознавания и предотвращения нарушений безопасности и несанкционированного доступа к закрытым сведениям».

– Bob Violino. Machine learning offers new hope against cyber attacks. Network World. Aug 15, 2016

Гибкость, присущую инфраструктуре публичных облаков, наряду со уверенностью и безопасностью, которые дает размещение оборудования на своей собственной территории, организациям обеспечит гиперконвергентная инфраструктура. Именно она, как ожидается, станет доминирующей аппаратной платформой для хостинга частных облаков, виртуальных рабочих столов и новых сред разработки приложений.

В последние пять лет на базе существовавшей ранее конвергентной инфраструктуры (converged infrastructure, CI) появилась инфраструктура гиперконвергентная (Hyperconverged Infrastructure, HCI). Как и у CI, основными элементами HCI являются интегрированные возможности вычислительной и сетевой инфраструктуры, а также инфраструктуры хранения. Но в отличие от CI, HCI продвинулась на шаг дальше в части программного обеспечения, которое размещается поверх виртуальных компонентов и управляет всей системой. В результате формируются программно-конфигурируемые системы хранения, сетевые и вычислительные системы, позволяющие быстро выделять и освобождать ресурсы путем вызова функций API. Исследовательская компания Forrester прогнозирует «повсеместное распространение» систем HCI в качестве общей платформы для развертывания компаниями инфраструктуры на своей территории.

Итак, кто же сегодня входит в число ведущих поставщиков на этом рынке? Аналитики Forrester Ричард Фичера и Навин Чхабра опубликовали отчет, в котором фигурируют 12 основных поставщиков достаточно зрелых решений, занимающих весомую долю рынка.

Nutanix

Именно компании Nutanix, представившей в 2011 году соответствующий программно-аппаратный комплекс, обязан своим появлением термин «гиперконвергентная инфраструктура». Сегодня, по оценкам Forrester, Nutanix является крупнейшим поставщиком HCI с точки зрения как охвата клиентов (их у компании насчитывается уже 3100), так и объемов продаж (около 200 млн долл.). Nutanix славится развертыванием больших кластеров HCI, включающих в себя до 100 узлов. Кроме того, Nutanix заслужила похвалы Forrester за простоту их использования и управления.

Simplivity

Simplivity со своей настраиваемой платформой OmniStack занимает второе место в списке наиболее мощных поставщиков гиперконвергентной инфраструктуры.

Система поддерживает все важные функции HCI: многоузловое управление данными, глобальное устранение дублирования, резервное копирование, создание моментальных снимков и клонов, многоузловую репликацию данных, восстановление работоспособности после сбоев, а также оптимизацию территориально распределенных сетей. Одним из слабых мест компании считается относительно скромная поддержка локальных кластеров, размеры которых ограничены 24 узлами, но в Forrester отмечают, что, в отличие от конкурентов, Simplivity преуспела в вопросах управления многоузловыми данными в интегрированных глобально распределенных конфигурациях OmniStack.

Pivot3

В категории лидеров на рынке HCI аналитики Forrester выделяют и еще одну компанию — Pivot3. В числе первых представив в 2007 году предложения HCI (еще до того, как этот термин вошел в общеупотребительный оборот), Pivot3 вот уже несколько лет находится в поле зрения специалистов. Ее сильной стороной является очень эффективная платформа хранения данных, в которой интегрированы программно-конфигурируемые вычислительные и сетевые компоненты. Опыт хранения петабайтных массивов традиционно привлекал клиентов с большими объемами видео, полученными с камер наблюдения, а также медийные организации. Pivot 3 прилагает серьезные усилия к расширению своей клиентской базы и в этом году впервые сообщила о том, что более половины всех заказов не имеют отношения к сфере видеонаблюдения. В Forrester ожидают, что роль компании, обладающей такими мощными технологиями, на рынке HCI будет постоянно расти.

Atlantis Computing

Помимо трех лидеров, Forrester выделяет на этом рынке группу так называемых сильных исполнителей. Компания Atlantis Computing традиционно ориентировалась на программное обеспечение для систем хранения, но не так давно в партнерстве с Dell, Lenovo, HPE и Supermicro решила выйти на рынок гиперконвергентной инфраструктуры, добавив к уже имеющимся предложениям вычислительные и сетевые компоненты. Сильная сторона компании, по мнению Forrester, заключается в «агрессивной ценовой политике» при распространении узлов хранения среднего класса на основе флеш-памяти, общий объем которой может достигать 24 Тбайт. При организации продаж Atlantis использует исключительно сетевые каналы, в связи с чем у нее возникают определенные трудности с узнаваемостью и расширением своей рыночной доли.

HyperGrid/Gridstore

Компания Gridstore, переименованная в HyperGrid, занимает на рынке уникальное положение, ориентируясь исключительно на среды Microsoft. Ее компоненты виртуализации вычислений поддерживают только Hyper-V, Windows Systems Center и Windows Server. Недавно сюда была добавлена также поддержка Microsoft Azure Pack. Компания предлагает флеш-массивы с масштабируемыми независимо друг от друга вычислительными узлами и узлами хранения. Общее количество вычислительных узлов может достигать 64, а узлов хранения – 256. Аналитики Forrester высоко оценивают возможность устанавливать гарантированные предопределенные входные и выходные уровни для различных классов виртуальных машин, создаваемых системой.

EMC

В Forrester убеждены, что EMC имеет все шансы стать ведущим поставщиком на рынке HCI благодаря многообразию своих предложений и обширной унаследованной клиентской базе. У EMC имеются две основные платформы HCI. В первой из них, VxRail, используются компоненты хранения EMC, а также средства виртуализации вычислений и сетевой виртуализации VMware. (EMC является обладателем самого крупного пакета акций VMware.) Другой продукт, VxRack, предназначен для развертывания больших систем. Он представлен в двух вариантах: первый построен на базе разработанного подразделением EMC ScaleIO программного обеспечения с открытым кодом для организации хранения и управления, а второй – на основе программных средств VMware Software Defined Datacenter (SDDC).

Stratoscale

Эта компания, основанная в 2013 году, новичок на рынке гиперконвергентной инфраструктуры. Тем не менее у нее уже имеется надежная платформа, созданная на базе технологий с открытым кодом — KVM для виртуализации и ZFS для виртуализации хранения. К сильным сторонам платформы относятся возможность управления рабочей нагрузкой и наличие средств переноса данных. С другой стороны, относительно новому стартапу недостает некоторых важных функций HCI, в том числе технологии устранения дублирования и средств сжатия данных. (Вместо этого, как указывают в Forrester, компания использует технологию, позволяющую избежать появления дублирования.) Ожидается, что Stratoscale продолжит совершенствовать свой продукт и расширять рыночную нишу.

VMware

Компания, традиционно считающаяся королем рынка виртуализации, наращивает свой портфель с целью интеграции технологий виртуализации вычислений, хранения и сетевой виртуализации (продаваемых по отдельности) в рамках предложений HCI и использования имеющихся компонентов в продуктах HCI других поставщиков. VMware утверждает, что у ее продукта виртуальной сети хранения (Virtualized Storage Area network, VSAN) насчитывается уже 4 тыс. клиентов, что делает компанию одним из самых мощных игроков на этом рынке. Клиенты могут развернуть VSAN наряду с vSphere и NSX на оборудовании Cisco, Dell, HPE, Lenovo и Supermicro или купить предварительно настроенную систему EVO Rail, в которой все необходимые компоненты уже объединены друг с другом.

Cisco

Сетевой гигант старается рассматривать концепцию HCI под разными углами. Семейство UCS Server используется в качестве аппаратного компонента во многих программных системах HCI партнеров Cisco. Компания поддерживает, в частности, партнерские отношения с Simplivity и другими игроками на рынке программно-конфигурируемых систем хранения. В этом году была представлена платформа HyperFlex, являющаяся собственным предложением HCI Cisco. Для поддержки различных компонентов, необходимых для построения системы HCI, в ней используется программное обеспечение, лицензированное у SpringPath. Поскольку продукт находится лишь на начальной стадии своего развития, количество его внедрений пока невелико. С учетом рыночной доли и клиентской базы компании аналитики Forrester ожидают, что HyperFlex займет достойное место на рынке HCI, а Cisco продолжит поставлять компоненты и для других платформ HCI.

Hewlett Packard Enterprise

У HPE, как и у Cisco, имеются все компоненты для создания системы HCI, но лишь недавно компания стала предлагать их в едином пакете.

В системе HC380 используются серверы ProLiant DL380, сеть хранения StorVirtual, управляющее программное обеспечение OneView и ряд компонентов для автоматизации процесса подготовки к работе и распределения рабочей нагрузки. Подобно предложению Cisco, этот продукт является новичком на рынке, и доля его внедрений невелика, но в Forrester полагают, что у него хорошие перспективы.

Huawei

Китайский гигант сетевой и телекоммуникационной отрасли вышел на рынок HCI относительно недавно, представив в 2014 году систему FusionCube. Huawei предлагает на выбор полный набор собственных компонентов, включая средства виртуализации FusionSphere и FusionStorage, а также платформу с возможностью использования программного обеспечения виртуализации KVM или VMware. Несмотря на то что система Huawei относительно недавно присутствует на рынке, компания SAP уже использует ее в качестве платформы для запуска HANA, что повышает уровень доверия к FusionCube на рынке.

Scale Computing

И только один поставщик в списке Forrester фигурирует в качестве претендента. Компания Scale Computing по своим размерам заметно меньше всех остальных участников и ориентирована на обслуживание представителей малого и среднего бизнеса, а также удаленных офисов и филиалов. Для этих сценариев ее предложения вполне подходят, но на рынке крупных предприятий доля Scale Computing пока невелика.

- Brandon Butler. 12 most powerful hyperconverged infrastructure vendors. Network World. August 25, 2016

Управление проектами предусматривает использование людей, процессов и методологий для планирования, инициирования, выполнения, контроля и прекращения определенных действий. Все перечисленное направлено на достижение целей проекта, сформулированных организацией, и ее общих стратегических целей.

В управление изменениями, как и в управление проектами, вовлечены люди, процессы и инструменты, помогающие организации эффективно управлять всеми происходящими изменениями, будь то результаты проектных инициатив или какие-то иные факторы, которые могут оказывать влияние на бизнес.

Зачастую управление проектами и управление изменениями идут рука об руку — так, собственно, и должно быть: у них есть определенные общие черты. Но вместе с тем это разные дисциплины. Давайте рассмотрим управление проектами на примере разработки и внедрения программного обеспечения. Менеджер проекта взаимодействует с проектной командой при планировании, обмене информацией и выполнении необходимых процедур по разработке и внедрению. Менеджер, управляющий изменениями, работает с той же командой над идентификацией и эффективным управлением аспектами, связанными с любыми изменениями, которые в конечном итоге затрагивают заинтересованных лиц.

Что такое управление проектами

Управление проектами способствует реализации стратегии и представляет собой формализованную и хорошо документированную дисциплину, которая руководствуется формальным сводом знаний по управлению проектами PMBoK (Project Management Body of Knowledge). Для каждого проекта определяются даты начала и завершения, задачи, основные этапы и конечные результаты, а также формально описанные процессы и согласованные требования и цели. Управление проектом обычно предусматривает внедрение какого-то продукта или услуги.

Что такое управление изменениями

Управление изменениями, которое все в большей степени становится признанной и документированной дисциплиной, не имеет формализованного набора руководств и процессов наподобие PMBoK. Здесь нет начальной и конечной дат, формальных задач и этапов. Процессы управления изменениями могут варьироваться в зависимости от целей. Управление затрагивает только изменения, отражающиеся на деятельности организации и управлении процессами и повышающие их устойчивость.

Чем занят менеджер проекта?

Управление проектом от его начала и до завершения направлено на успешное достижение поставленных целей и упрощение взаимодействия между участниками проектной команды, руководством предприятия, заинтересованными лицами, поставщиками и другими сторонами. Менеджер проекта поддерживает взаимодействие между его участниками и отвечает за реализацию проекта в рамках заданных ограничений. Его знания и опыт в области управления проектами помогают налаживать эффективное сотрудничество между спонсорами, членами команды и другими заинтересованными лицами и принимать обоснованные решения. Менеджер проекта поддерживает связь с руководством компании, обеспечивая соответствие проекта общей стратегии бизнеса, и отвечает за минимизацию рисков и отрицательного воздействия. В конечном итоге менеджеры проектов должны упрощать и держать под контролем все действия по реализации проекта.

Чем занят менеджер, управляющий изменениями?

Менеджер, управляющий изменениями, осуществляет руководство, налаживает связи, документирует и внедряет стратегии эффективного управления изменениями, которые помогают руководству компании, сотрудникам и другим заинтересованным лицам лучше выполнять необходимые мероприятия в переходный период. Он содействует внедрению новых бизнес-процессов, снижает сопротивление изменениям и играет важную роль в налаживании контактов и защите интересов бизнеса. Он также отслеживает влияние изменений на людей и обеспечивает минимизацию бизнес-рисков.

Для чего организации нужен человек, управляющий изменениями?

Ежегодно на различные проекты во всем мире выделяется огромное количество времени и ресурсов. Несмотря на то что проекты помогают компаниям добиться стратегических целей, они, как правило, не в полной мере учитывают воздействие на людей и существующие процессы в организации. Важно помнить, что если участники проектной команды и основные заинтересованные лица вовлечены в проект от начала и до конца, то многие другие люди в нем не участвуют, но подпадают под влияние результатов проекта.

Они могут испытывать страх и сопротивляться реализации проекта. Недостаток стимулов в сочетании с непониманием того, каким образом происходящие перемены отразятся конкретно на их судьбе, порождает у людей неуверенность в своем будущем и вызывает вопросы в отношении дальнейшей занятости в компании. Профессионалы, управляющие изменениями, способны сыграть очень важную роль в смягчении такого перехода, снизить давление и помочь сотрудникам адаптироваться к изменениям, снижая тем самым уровень сопротивления. И хотя у менеджеров проектов и менеджеров, управляющих изменениями, есть много пересекающихся функций, те задачи, которые мы здесь описали, к роли менеджера проекта отношения не имеют.

Как организуется совместная работа менеджера проекта и менеджера, управляющего изменениями?

С началом реализации проекта сотрудники и прочие заинтересованные лица подвергаются множеству ненужных стрессов. Если менеджеры проектов должны нацеливаться на решение общих задач проекта с целью привнесения определенных ценностей, то специалистам, управляющим изменениями, следует присутствовать на совещаниях и быть неотъемлемой частью проектной команды. Сотрудничество помогает придерживаться комплексного подхода к реализации стратегии и смягчать влияние результатов проекта на сотрудников, избавляя их от ненужных стрессов и страхов. Таким образом, создаются необходимые условия для плавного перехода, снижающие уровень сопротивления как в ходе внедрения проекта, так и на протяжении достаточно длительного времени после его завершения.

Организациям следует поддерживать тесное взаимодействие менеджеров проектов с менеджерами, управляющими изменениями, с тем чтобы результаты проекта и связанные с ним перемены не влияли отрицательно на сотрудников и обеспечили требуемый уровень качества предлагаемых продуктов и услуг.

– Moira Alexander. What’s difference between project management and change management? CIO. Sep 19, 2016

Трое из четырех врачей в США убеждены: внедрение систем электронных медицинских карт (electronic healthcare records, EHR) приводит к увеличению затрат, причем эти затраты перевешивают экономию, которую дает повышение эффективности. А семеро из десяти полагают, что EHR снижают производительность труда медицинского персонала.

В опубликованном Deloitte отчете «2016 Survey of US Physicians» говорится, что за два года, прошедших со времени предыдущего опроса, мало что изменилось и доктора по-прежнему сохраняют негативное мнение о системах электронных медкарт. Почти все хотят, чтобы системы EHR улучшились: 62% сообщили о необходимости повысить их интероперабельность, а 57% считают, что нужно улучшать технологические процессы и добиваться роста производительности.

Компания Deloitte организует опросы врачей в масштабах США начиная с 2011 года. В последнем, проведенном весной, принимали участие 600 респондентов. Но об отрицательном отношении врачей к системам электронных медкарт свидетельствует не только опрос Deloitte.

Опубликованные в июле журналом British Medical Journal (BMJ) результаты обследования 17 больниц в США показали, что в долгосрочной перспективе влияние EHR на результаты лечения пациентов будет крайне незначительным, а в ближайшем будущем – даже негативным.

В исследовании Deloitte, проводившемся специалистами Гарвардского университета и больницы Brigham and Women's Hospital, говорится, что внедрение новой системы электронных медкарт или переключение на другую ее версию предсказуемо несет разрушительные последствия и затрагивает «практически каждого работника и каждый процесс».

«Сразу после внедрения сбои в процессах, обусловленные применением новых технологий (например, внесением в систему назначений врача), могут привести к нежелательным последствиям: неэффективным обходным решениям, нарушению непрерывности оказания медицинской помощи и другим ошибкам из-за электронных систем, – говорится в исследовании. – Качество может пострадать еще и потому, что поставщики услуг не успевают привыкнуть к резко изменившимся процессам получения результатов исследований, документирования лечения, поступления и выписки пациентов».

Системы электронных медицинских карт стали обязательными в США после принятия в 2009 году Закона о применении медицинских информационных технологий в экономической деятельности и клинической практике (Health Information Technology for Economic and Clinical Health Act, HITECH). Закон установил три фазы для подтверждения «существенного использования » (Meaningful Use) интероперабельных электронных медкарт. Поставщики медицинских услуг, внедрившие у себя системы EHR, получали определенные привилегии. Отказавшиеся лишались денежного возмещения по программам Medicaid и Medicare. Под программу, стимулирующую «существенное использование», попали подавляющее большинство больниц и частнопрактикующих врачей, внедривших у себя системы EHR.

В прошлом году, однако, центры государственной медицинской помощи (Centers for Medicare & Medicaid Services, CMS) решили заменить программу Meaningful Use и ввести новые правила, предусматривающие поощрение врачей в зависимости от результатов проведенного лечения. В принятом в 2015 году законе MACRA (Medicare Access and CHIP Reauthorization Act) описывается новая система стимулирования MIPS (Merit-Based Incentive Payment System). Система включает в себя компоненты трех существующих программ, учитывающих качество врачебных услуг, их стоимость и применение технологий: Physician Quality Reporting System (PQRS); Physician Value-Based Payment Modifier (VM) и Medicare EHR Incentive Program. Предлагается также стимулировать использование некоторых альтернативных моделей оплаты (alternative payment models, APM).

«На смену мерам стимулирования, предусмотренным в программе Meaningful Use, приходят сейчас более эффективные меры стимулирования, – написал в своем блоге доктор Митч Моррис, возглавляющий в Deloitte Consulting направление Global Life Sciences and Health Care Industry. – Программа MACRA оценивает врачей по четырем основным критериям: качество лечения, стоимость лечения, использование новых технологий и улучшение результатов».

Окончательный вариант стимулирующих мер, соответствующих требованиям закона 2015 года, был сформулирован в начале сентября 2016 года и находится на рассмотрении в Белом доме. Ожидается, что он будет принят 1 января 2017 года. В опросе Deloitte 2016 года, в котором принимали участие врачи, оказывающие первую помощь, и специалисты отдельных направлений, содержалось несколько новых вопросов о MACRA.

В законе MACRA больше внимания уделяется интероперабельности систем EHR, этот показатель считается ключевым для повышения производительности труда и улучшения результатов лечения. Президент Американской медицинской ассоциации Стивен Стек заявил, что именно из-за отсутствия интероперабельности потенциал систем EHR используется недостаточно полно.

«Конгресс поставил интероперабельность во главу угла при принятии закона MACRA», – писал Моррис в своем блоге.

По мнению директора IDC Health Insights по исследованиям Синтии Бургард, несмотря на все недочеты, в системах EHR есть много положительного. Они представляют собой транзакционные системы и репозитарии данных, а не аналитические и не процессные системы. Возможно, такие системы и не повышают производительность труда, но они имеют ключевое значение для оформления документации, выдачи указаний и назначения лечения.

«Понятно, что данные, размещаемые в системах EHR, призваны улучшить результаты лечения, но происходит это благодаря пользователям, которые имеют доступ к этим данным и разрабатывают соответствующие программы повышения эффективности, в том числе и предусматривающие отказ от повторной госпитализации, – отметила Бургард. – Медицинские организации уже получают деньги налогоплательщиков, но при этом только начинают понимать и использовать данные электронных медкарт для улучшения здоровья».

Эту точку зрения разделяет и Моррис.

Несмотря на то что, как свидетельствуют результаты опроса Deloitte, большинство врачей негативно относится к системам EHR, это вовсе не означает, что программа Meaningful Use провалилась. В частности, 78% опрошенных убеждены в том, что системы EHR гораздо больше способствуют проведению анализа и составлению отчетности, чем улучшению результатов лечения. «По сравнению с 2014 годом этот процент вырос, – пишет Моррис. – Вместе с тем готовы отказаться от систем EHR лишь немногие: трое из пяти опрошенных предпочли бы сохранить существующую систему EHR и не заменять ее».

Врачам, имеющим частную практику, внедрение систем EHR обходится в десятки тысяч долларов, крупные больницы и медицинские центры тратят на это десятки миллионов долларов, тем не менее инвестиции в технологию окупаются. К примеру, в 2007 году в Brigham and Women's Hospital пришли к выводу, что ежегодная экономия после внедрения компьютеризированной системы назначения лечения (computerized physician order entry, CPOE), позволившей на 55% снизить число серьезных врачебных ошибок, составляет от 5 до 10 млн долл. Больницы сообщали также об экономии за счет отказа от хранения бумажных медицинских карт и обеспечения электронного доступа к отчетам и результатам лабораторных анализов.

«Отрасль здравоохранения держит курс на технологии, и такое положение дел вряд ли изменится, – подчеркнул Моррис. – Закон MACRA, предусматривающий расширение использования систем EHR и улучшение их интероперабельности, свидетельствует об этом. Тем не менее сторонникам электронных медицинских карт следует принимать во внимание результаты проводимых опросов, которые показывают, что разработчикам таких систем придется еще немало потрудиться, прежде чем преимущества EHR станут столь же очевидными, что и преимущества интернет-магазинов».

– Lucas Mearian. Doctors: E-health records raise costs, don’t help patient outcomes. Computerworld, Sep 29, 2016

Пусть с запозданием, но цифровая трансформация постепенно захватывает сферу управления человеческим капиталом. Согласно исследованию компании HeadHunter, в котором приняли участие 139 специалистов по управлению персоналом, представляющих разные отрасли экономики и разные города России, примерно половина компаний уже считают себя цифровыми в области управления персоналом. Около 45% участников опроса указали, что уровень автоматизации HR в их компаниях повысился в 2015 году по сравнению с предыдущим годом. Каждый третий опрошенный уверен в том, что уровень цифровой грамотности HR-менеджеров в его компании вырос.

Еще недавно в области «цифрового HR» обсуждались главным образом прогнозы и идеи, а сегодня на каждую идею приходится по несколько конкурирующих продуктов и проектов с их применением. В то же время большинство российских работодателей по-прежнему управляют кадрами не используя ИТ-инструменты. Авторы исследования, а также представители компаний, уже сделавших выбор в пользу «цифрового HR», прокомментировали, по каким причинам тормозятся преобразования, рассказали о текущей ситуации и ближайших перспективах. Тем руководителям, которые недавно ступили на этот путь или только собираются сделать такие шаги, будет небезынтересно узнать, что некоторые участники уже накопили данные для использования HR-аналитики и применяют agile-подход, выстраивая «виртуальный HR». Те, кто давно работает над цифровизацией HR-службы, смогут «сверить часы» с рынком. Универсальных рецептов эффективного цифрового управления кадрами пока не выработано, так что время приготовления этого «блюда» и ингредиенты, которые придутся «по вкусу» конкретному бизнесу, большинство компаний подбирает экспериментальным путем. Диапазон широчайший: от автоматизации рекрутмента до предиктивной аналитики и виртуального HR.

Причины задержки

Светлана Чекалова, директор по персоналу объединенной химической компании «Уралхим», назвала две основные причины, по которым не у всех компаний доходят руки до автоматизации управления кадрами. Прежде всего HR-процессы сложны. В них вовлечено большое число не только HR-сотрудников, но и линейных руководителей. Эти процессы неоднородны и разнообразны. Кадровая работа имеет множество аспектов, которые необходимо учитывать — трудовое право, профсоюзы, управление затратами, налоги, рынок труда и так далее. Есть и ряд ограничений — например, работа с персональными данными и соблюдение конфиденциальности информации, касающейся зарплаты.

«Автоматизацией занимаются, как правило, крупные компании, для которых унификация и автоматизация HR-процессов означает уход от текущих практик в разных бизнес-единицах и в разных географиях. Изменения этих процессов бывают чувствительными, поскольку касаются каждого сотрудника персонально, затрагивают важные для всех вопросы вознаграждения и карьеры, — подчеркнула Чекалова. — Чтобы начать такую автоматизацию, требуется бОльшая отвага, чем для начала автоматизации других, узкоспециализированных, техничных бизнес-процессов, а для успешного завершения — полномасштабное управление изменениями. Ведь работать приходится не столько с нормативными справочниками, сколько с людьми».

По мнению Бориса Вольфсона, директора по развитию HeadHunter, главная причина низкого общего уровня автоматизации HR — недофинансированность, возникающая из-за более низкого, чем у других подразделений, приоритета HR. Только у 18% компаний есть бюджет на автоматизацию HR, еще 37% испытывают ощутимую потребность в таком бюджете. Среди тех, кто совсем не занимался автоматизацией, более половины, 57%, вынуждены были отказаться от нее из-за недостатка средств, еще 17% — из-за нехватки времени и других ресурсов.

«HR — это сфера, где монетизация — только косвенная, — напомнила Юлия Цапкова, начальник отдела автоматизации HR-процессов компании «МТС». — Только компании, достигшие высокого технологического уровня и имеющие базовые ресурсы для дополнительных ИТ-вложений, смотрят в сторону виртуального HR».

«Менеджменту проще инвестировать в автоматизацию подразделений, где можно получить прозрачный и предсказуемый возврат инвестиций, например в продажи, — добавил Вольфсон. — Но надо признать, что ситуация постепенно меняется и руководители компаний обращают все больше внимания на автоматизацию HR, выделяя необходимые финансовые ресурсы. Они начинают понимать, что сегодня эффективным HR-подразделение может быть, только если оно автоматизировано. А эффективность его работы сказывается на всех подразделениях».

Около 14% компаний до сих пор считает автоматизациию ненужной, а 3% даже не знают, как это сделать. Но половина компаний все же признают автоматизацию более перспективным способом повышения эффективности HR-отдела, чем увеличение штата. Совсем не верят в ее успех только 12% опрошенных.

Вытеснение ручного управления

Рекрутмент — самое развитое направление HR, почти половина работодателей использует для подбора персонала цифровые инструменты: 49% создали систему HR-метрик для анализа, 43% автоматизировали систему сбора данных о сотрудниках и соискателях. Во многих компаниях (31%) начали рассчитывать «воронку» подбора персонала, сформировали зарплатную политику и стали использовать зарплатные отчеты провайдеров рынка труда (28 и 27% соответственно). В то же время 90% вакансий на сайтах по поиску работы российские компании до сих пор публикуют в ручном режиме, а треть работодателей не намерены автоматизировать процесс подбора персонала в ближайшее время.

В процессах рекрутинга изменения под влиянием технологий наиболее очевидны. В первую очередь изменения вызваны мобильностью. Примерно половина соискателей заходят на сайты с мобильных устройств, поэтому работодателям следует адаптировать к мобильному формату как свои страницы, так и рекламу вакансий, уверен Тарас Полищук, генеральный директор GlobalHRU, выступивший на саммите HR Digital 2016. Чтобы доводить до финального интервью самых лучших кандидатов, каждого претендента, считает он, нужно воспринимать как клиента, сделав его опыт взаимодействия с компанией «максимально вовлекающим и интересным».

Минимизация рутинных операций за счет автоматизации предварительного скрининга резюме дает рекрутеру возможность заниматься тем, что приносит дополнительную ценность компании, — экспертизой, оценкой кандидатов, переговорами. «Искусственный интеллект стал прикладным инструментом при подборе лучших кандидатов», — отметил Вольфсон. По его словам, замена модераторов на cервис прескрининга резюме на основе машинного обучения окупается за шесть-восемь месяцев, к тому же технологии позволяют повысить масштабируемость бизнес-процесса. А со временем от использования машинного обучения в модерации резюме и ранжировании откликов компании перейдут к применению рекомендательных сервисов и «умному» поиску сотрудников на основе искусственного интеллекта.

Не менее заманчиво использовать социальные сети в качестве дополнительного источника данных о кандидатах и технологии, позволяющие оценивать личностный профиль кандидата по его поведению в соцсетях.

Еще одна важная для рекрутмента тенденция — фокусировка на аналитике каналов, измерение и оценка их эффективности. «У рекрутеров появляется возможность эффективнее распределять бюджет на привлечение кандидатов, включая исследование соцсетей, региональных медиаресурсов, альтернативных и нишевых источников информации, они расширяют наборы маркетинговых инструментов и учатся обсчитывать их стоимость», — отметил Полищук.

Экспериментальным путем

Свежие идеи, технологии и цифровые продукты, которые можно адаптировать для HR, рождаются каждый день: таргетинг, чат-боты, машинное обучение, Большие Данные, виртуальная реальность и Интернет вещей. Ежедневно появляются новые цифровые стартапы, связанные с рекрутингом, оценкой персонала и обучением. «А значит, меняется и профиль HR — теперь это смесь с маркетингом и ИТ, — говорит Цапкова. — А еще это digital-человек, который в курсе новых тенденций, стартап-событий и технологий, сам их пробует и дает обратную связь как бета-тестировщик и продуктолог. Даже круг его общения необычен: в его мире появляются такие события, как мит-апы, agile-kitchen, хакатоны и бизнес-акселераторы». Все это позволяет по-новому взглянуть на традиционные процессы.

Не случайно, развивая методы подбора персонала, 59% компаний предпочитают экспериментировать с нестандартными подходами: 37% стали использовать онлайн-инструменты оценки кандидатов и сотрудников, а 11% проводили интервью в электронном виде. Единую систему автоматизации рекрутмента внедрили к прошлому году лишь 15% опрошенных. А вот мобильные направления и геймификацию в рекрутменте развивали соответственно 8 и 6% респондентов.

Компании стараются попробовать разные инструменты, чтобы выявить наиболее эффективные способы работы, пояснил Вольфсон. По его прогнозу, в дальнейшем ситуация станет менее турбулентной, но эксперименты с целью оптимизации продолжатся.

«Сегодня технологии меняются так быстро, что, внедряя «крупногабаритные» решения, мы тратим массу сил и времени, а получаем через год-два технологии прошлого, — считает Цапкова. — Увидев реальный результат гибких разработок и прорыва стартапов, HR тоже хочет давать бизнесу и людям что-то важное и ценное в сжатые сроки, причем проверив эффект при небольших затратах».

В общей сложности 54% менеджеров верят, что уже в ближайшие два-четыре года цифровые инструменты возьмут на себя значительную часть функций при подборе персонала.

Многообещающая аналитика

Компании анализируют данные на очень разных уровнях: от простых отчетов и бенчмаркинга до предиктивной аналитики и машинного обучения. Грамотная HR-аналитика способствует росту эффективности бизнеса, помогает выстраивать воронку рекрутмента для специалистов любого уровня, принимать верные решения в условиях внутриотраслевой конкуренции для планирования HR-инициатив. В 2015 году интегрированную единую систему управления HR-процессами для развития аналитики внедрили 17% компаний, опрошенных HeadHunter.

Многие эксперты уверены в том, что завтрашний день управления персоналом будет состоять главным образом в эффективном управлении талантами с помощью прогнозной аналитики. Причем для оценки талантов уже в ближайшие год-два начнут активно использовать искусственный интеллект и технологии Больших Данных, позволяющие прогнозировать успех сотрудника на рабочем месте и предсказывать эффективность учебных мероприятий. «HR будет виртуальным самообучаемым digital-помощником, который делает жизнь людей в компании легкой, прогнозирует и помогает человеку решать задачи для роста бизнеса», — уверена Цапкова.

По ее словам, в МТС операционная HR-аналитика уже давно обязательна при принятии бизнес-решений о норме численности команд для сохранения их управляемости, о снижении оттока персонала с массовых позиций путем изменения условий работы и мотивации, а также о достаточности штата в ретейле для роста лояльности клиентов и продаж. Сегодня новый уровень использования аналитики — это оценка лояльности внутри компании (Net Promoter Score, NPS), определение факторов вовлеченности и уровня проникновения цифровизации, анализ Больших Данных и выявление закономерностей, влияющих на управление персоналом.

Использовать технологии Больших Данных для анализа HR-процессов начали лишь 8% компаний. Cпециалисты по Большим Данным есть в среднем у 15% компаний, в ИТ-компаниях и в финансовом секторе их нанимают вдвое чаще, но в целом 64% работодателей не имеют таких специалистов и не намерены их нанимать в обозримом будущем.

Пока аналитика находится на четвертом месте в списке текущих приоритетов информатизации HR. Но именно аналитика — самое популярное направление для развития: в 2017 году цифровые инструменты для анализа в управлении кадрами собираются использовать уже 28% компаний.

Повестка на завтра

В 2017 году компании планируют развивать направление компенсации и льгот (20%), а также HR-аналитику и HR-брендинг. В текущем году исследования HR-бренда проводили 38% компаний, тогда как еще два года назад их было на 10% меньше. И хотя HR-брендинг пока наименее популярен с точки зрения автоматизации, в следующем году им планирует заняться уже каждая четвертая компания. По мнению Вольфсона, конкурентных преимуществ автоматизация HR дать не может, но в результате компании начнут накапливать данные, которые станут «пищей» для системы поддержки принятия решений с помощью алгоритмов машинного обучения. Подобные изменения произошли уже во многих областях, теперь настала очередь HR.

«Мы стоим на пороге очередной революции, которая приведет к тому, что ключевые решения в HR будут принимать, основываясь на данных и математических моделях», — уверен Вольфсон. К примеру, можно спрогнозировать не только увольнение конкретного сотрудника в определенный временной интервал, но и оценить потери компании.

«Возможности для улучшения процессов, качества работы и автоматизации в HR неограниченны, так как постоянно появляются новые технологии и продукты, которые делают жизнь проще и позволяют менеджерам фокусировать усилия на содержании работы, системных решениях и достижении результатов, вместо того чтобы тратить время на консолидацию и обработку данных, преодоление технических ИТ-трудностей и решение проблем по разовым запросам», — считает Чекалова. В числе наиболее значимых технологий, изменивших бизнес-процессы уже сегодня, она отметила облачные технологии и видеоконференции.

Облака экономят ресурсы на поддержание собственной ИТ-инфраструктуры, в разы ускоряют проектные внедрения и устанавливают естественный ограничитель, не позволяющий компании излишне усложнять внутренние процессы, стимулируют отсекать сложности и упрощать работу. «В постоянно усложняющемся мире это очень ценно как для операционной эффективности компании, так и для людей, испытывающих постоянный стресс из-за необходимости помнить и соблюдать множество правил и политик», — отметила Чекалова. Что касается ВКС, то без нее уже невозможно представить ежедневную жизнь «Уралхима» — 80% встреч проходят в формате видеоконференции.

По мнению Чекаловой, в ближайшее десятилетие профессии по рутинной обработке и консолидации HR-данных исчезнут и на первый план выйдут такие профессиональные компетенции, как способность интерпретировать данные и принимать решения. Возрастет роль эмоциональной составляющей при работе с людьми. «Если раньше принято было разделять работу и частную жизнь, говорить о соблюдении баланса между ними, то теперь, с развитием мобильных приложений, разделить их невозможно, поскольку люди постоянно находятся на связи, — пояснила Чекалова. — Таким образом, создание эмоционально-положительной рабочей среды становится необходимым условием жизни, сохранения энергии и продуктивности людей, работающих в компании».

«Важное следствие использования ИТ в управлении персоналом — переход к цифровому подходу к HR», — подчеркнул Вольфсон. Теперь, когда цифровая трансформация проникла в самую недоавтоматизированную область управления, ничто не помешает бизнесу реализовать концепцию «умного предприятия» в полном объеме.

Новые угрозы заставляют финансовые организации переосмыслить подходы к обеспечению ИТ-безопасности

В компаниях финансового сектора начинают осознавать, что подходы к обеспечению информационной безопасности должны трансформироваться в соответствии с быстрыми изменениями ландшафта угроз и появлением новых методов защиты. 77% участников опроса, проведенного компанией 42Future, разделяют мнение, что устаревшие требования к безопасности мешают внедрять новые технологии и подходы к развитию ИТ-инфраструктуры.

По оценкам ЦБ РФ и Сбербанка, в 2015 году российские финансовые организации потеряли от действий киберпреступников более 5 млрд руб. Причем главной целью злоумышленников были сами финансовые учреждения – банки и платежные системы, а не их клиенты. Из-за активизации хакеров в России (как и за рубежом) затраты финансового сектора на обеспечение ИТ-безопасности даже в кризисные годы не сокращаются. В мире, по оценкам PwC, соответствующие расходы растут ежегодно на 3-4%. В России, по данным опроса, проведенного компанией 42Future, почти треть финансовых организаций в 2015 году увеличили расходы на защиту от киберугроз и еще 44% организаций сохранили их на прежнем уровне.

Исследование 42Future (оно осуществлялось по заказу компаний Qrator Labs и Wallarm) охватило 138 банков и 12 платежных систем. Всего было опрошено 150 представителей компаний российского финансового сектора – руководителей ИТ-департаментов и служб безопасности. Выяснилось, что чаще всего банки подвергались атакам, направленным на отказ в обслуживании (DDoS). Такие инциденты зафиксировали 24% из опрошенных финансовых компаний. Подготовка подобных атак удешевляется год от года, и недобросовестные конкуренты все чаще их используют. Как отмечают в Qrator Labs, результативность DDoS-атак очень высока, а затраты на них упали до 5 долл. в час.

Эксперты отмечают, что DDoS-атаки часто предпринимаются, чтобы отвлечь внимание и провести атаки других типов, например для взлома сайта или веб-приложений. Так, попытки взлома приложений зафиксировали у себя 17% опрошенных. Но специалисты Wallarm полагают, что на самом деле число таких инцидентов намного больше – практически каждый публичный ресурс хотя бы раз в месяц подвергается автоматизированным атакам на публичные уязвимости.

Поэтому компании уделяют все больше внимания защите своего периметра. Все без исключения респонденты подтвердили, что осуществляют контроль за ним. Однако в Wallarm говорят: такая мера не гарантирует защиты от взлома, поскольку имеющиеся средства безопасности периметра несовершенны. Это позволяет атакующим использовать приложения как самый простой способ для проникновения и развития атаки внутри сети организации.

Большинство опрошенных (69%) считают самым эффективным средством противодействия атакам DDoS операторские решения. Но, по мнению экспертов Qrator и Wallarm, этот метод тоже нельзя назвать безупречным.

«Решение на стороне оператора уже не может обеспечить защиту от целых классов атак. К тому же такие средства практически никогда не поставляются в комплекте с интегрированным экраном WAF (Web Application Firewall), обеспечивающим защиту от хакерских атак. Точно так же устаревают и теряют реальную эффективность защитные решения, размещаемые на стороне клиента (Customer Premises Equipment, CPE)», – говорит Александр Лямин, генеральный директор Qrator Labs.

По мере развития сетевых технологий и средств виртуализации сетей становится все сложнее обозначить корпоративный периметр

Он также отмечает, что по мере развития сетевых технологий и средств виртуализации сетей становится все сложнее обозначить корпоративный периметр. Поэтому появляются дополнительные риски и требуется переосмыслить политики безопасности. Корпоративная сеть перестает быть четко очерченной границами физических устройств и превращается в совокупность сервисных макросегментов, каждый из которых обозначается собственным периметром безопасности. Ключевая особенность современной ситуации заключается в том, что в сетях общего доступа, таких как Интернет, атакующие могут создавать столько событий безопасности, сколько захотят. Защитные меры в виде блокировок по IP-адресам или подсетям малоэффективны против современных автоматизированных средств, используемых для организации атак.

Одним из способов решить обостряющиеся проблемы с безопасностью банковских ИТ-ресурсов может стать переход к облачной парадигме.

Источник: 42Future, 2016

«Мы разочаровались в услугах сетевой безопасности, которые предоставляют операторы связи и интернет-провайдеры. Для них эта услуга никогда не была профильной, и они не уделяют ей должного внимания, выделяют недостаточно ресурсов на ее поддержание... Между тем банковские веб-сервисы, по мере роста их популярности, привлекают внимание всякого рода маргиналов, и вряд ли стоит бороться с ними в одиночку, имеет смысл прибегнуть к облачной фильтрации трафика», – отмечает Алексей Кислицын, руководитель управления информационной безопасности «Тинькофф Банка».

В компании Qiwi также остановились на геораспределенной облачной сети фильтрации трафика, пока не опробовали другие варианты защитных решений.

«Сетевая безопасность – один из главных аспектов, который влияет на работу компании. Мы используем целый комплекс для защиты от угроз извне и постоянно его совершенствуем. На мой взгляд, облачное решение для фильтрации трафика сегодня является оптимальным способом противодействовать одной из наиболее опасных угроз – DDoS-атакам. Правильнее всего использовать такой инструмент в комплексе с решениями для защиты от хакерских атак, которые часто предпринимаются одновременно с DDoS-атаками», – говорит Кирилл Ермаков, руководитель департамента информационной безопасности группы Qiwi.

В числе других актуальных угроз участвовавшие в опросе финансовые организации называли вирусы, инсайдеров, инциденты, связанные с работой систем дистанционного банковского обслуживания.

Обратили свое внимание эксперты и на новую угрозу – атаки на инфраструктуру сети, рассматривая их как перспективный, с точки зрения хакеров, вектор приложения сил. Более половины (58%) опрошенных экспертов подтверждают: риски такого рода уже представляют собой опасность, и эта угроза будет расти. Однако 40% все еще находятся в неведении и отрицают критичность атак на инфраструктуру сети или протоколы маршрутизации.

Как свидетельствуют данные опроса, финансовые учреждения тоже опасаются утечек персональных данных пользователей и других конфиденциальных данных в результате взлома сервисов на сетевом периметре, что, помимо прочего, может грозить отзывом сертификатов (PCI DSS).

Более трети опрошенных не рассматривают такой риск как первое и главное последствие киберпреступления, полагая, что репутационные и финансовые издержки важнее. Однако абсолютно все респонденты уверены: непредотвращенные инциденты информационной безопасности сегодня оборачиваются серьезными потерями для бизнеса. А 61% опрошенных заявили, что проблемы с безопасностью могут привести к отзыву банковской лицензии, а значит, к полной остановке деятельности финансовой организации.