Новости

В основу исследования легли данные, полученные экспертами «Ростелеком-Солар» в ходе киберучений, тестирований на проникновение и проектов по анализу защищенности. Всего было проанализировано более 30 веб-приложений, среди которых – интернет-порталы компаний, системы дистанционного банковского обслуживания, CRM и другие. Результаты свидетельствуют о том, что критические и легко эксплуатируемые уязвимости содержатся практически в каждом веб-приложении. Большая часть из них связана с отсутствием фильтрации поступающих данных на стороне веб-сервера, а также с недостатками на уровне бизнес-логики приложений.

Почти 70% веб-приложений оказались подвержены IDOR-уязвимостям (Insecure direct object references – небезопасные прямые ссылки на объекты). Эксплуатируя их, злоумышленник может методом перебора найти используемые в системе идентификаторы и получить несанкционированный доступ к данным пользователей. Чаще всего эта уязвимость встречается в веб-приложениях со сложной логической структурой, например, в системах дистанционного банковского обслуживания. Успешная эксплуатация IDOR-уязвимости в этом случае может позволить злоумышленнику, например, получить информацию о транзакциях и состоянии счетов пользователей или изменить данные их профилей.

Как показывает практика, именно логические уязвимости (например, класса IDOR) встречаются чаще других – причина в том, что уязвимости, связанные с логикой, очень сложно выявить с помощью сканеров кода. Но они же являются и одними из самых критичных – ведь злоумышленники могут получить доступ к данным других пользователей. В случае с банковскими системами это может быть очень чувствительная информация.

Более 50% веб-приложений содержат недостатки в фильтрации поступающих на сервер данных, что дает возможность провести атаки типа XSS (Cross-Site Scripting – межсайтовое выполнение сценариев). Такие атаки, позволяют злоумышленнику внедрить в веб-страницу вредоносный JavaScript-код, который будет выполнен в браузере жертвы при открытии страницы. Этот код может взаимодействовать с веб-сервером злоумышленника и передавать туда, например, cookie-файлы пользователя – с их помощью злоумышленник может авторизоваться на интернет-ресурсах под учетными данными жертвы и действовать от ее имени.

Еще 30% уязвимостей связаны с возможностью внедрения SQL-кода из-за отсутствия или некорректной фильтрации входящих запросов от пользователя. За счет этого злоумышленник может получить контроль над базой данных организации и в том числе доступ к конфиденциальным данным клиентов (например, данным паспорта, кредитной карты, информации о транзакциях и т.п.) и возможность менять их непосредственно на сервере. В определенных случаях злоумышленник может запустить выполнение кода операционной системы и тем самым получить контроль над сервером, что позволит ему в дальнейшем дублировать все данные в свое хранилище. Этот тип уязвимости влечет наиболее серьезные риски утечки данных (в том числе персональных и платежных), а также финансовых и репутационных потерь.

Как отмечают эксперты, большинство обнаруженных уязвимостей известны очень давно. К примеру, уже много лет эксперты предрекают смерть SQL-инъекциям, однако даже в новых приложениях сегодня можно встретить данную уязвимость. Защита веб-приложений – прежде всего, задача разработчика. Не стоит полностью полагаться на средства защиты – в частности, Web Application Firewall не может обнаружить атаки, направленные на уязвимости в логике работы приложения. Необходимо уже на этапе создания приложения соблюдать ключевые принципы безопасной разработки: всегда фильтровать поступающие от пользователя данные и проверять права доступа – на уровне Back-end, а не клиентского интерфейса. Кроме того, необходимо периодически проводить анализ защищенности приложения.

Общепринятые меры по борьбе с пандемией коронавируса привели к тому, что сотрудникам большинства компаний пришлось приспособиться к новой профессиональной среде. В таких условиях нередко размываются границы между личной жизнью людей и их работой. В то же время у сотрудников высвободилось время, которое не нужно теперь тратить, чтобы добраться до работы. И 56% россиян заявили, что им теперь удается чаще бывать с семьей и больше времени посвящать личным делам.

Кроме того, более половины (58%) опрошенных отметили, что читали меньше новостей до того, как начали работать из дома. Причём 71% из них сейчас читают новости онлайн на устройствах, которые используют и для работы. Подобная тенденция увеличивает шансы заражения вредоносным ПО, если сотрудники не уделяют должное внимание тому, какие веб-ресурсы они посещают.

Другая киберугроза в нынешних условиях – это «теневые ИТ» (не одобренные компанией сервисы, которые тем не менее применяются сотрудниками для работы). Например, 59% россиян используют личную почту для решения рабочих вопросов, и половина из них признают, что подобное использование возросло при удаленной работе. Целых 55% респондентов в России общаются по работе в мессенджерах, не одобренных ИТ-отделами компаний, и 55% из них делают это чаще именно в новых обстоятельствах. Любопытно, что на глобальном уровне меньшая доля сотрудников – 38% – используют личные мессенджеры для рабочих целей.

Как рекомендуют эксперты, организации просто не могут себе позволить удовлетворять все запросы сотрудников, например разрешать им пользоваться любыми сервисами по собственному усмотрению. В сложившихся обстоятельствах необходимо найти баланс между удобством пользователей, бизнес-необходимостью и безопасностью. Для этого компании должны обеспечить доступ к сервисам, которые предоставляют минимальные, только необходимые привилегии, внедрить VPN и использовать защищенные и одобренные корпоративные системы. Подобное ПО может иметь определенные ограничения, которые несколько снижают удобство его использования, при этом дают гораздо большие гарантии в соблюдении мер кибербезопасности.

В рамках отбора стартапов было получено 395 заявок из 17 стран, объем полученных заявок в 4 раза превысил план программы. 15 стартапов вышли в финал и приняли участие в онлайн питч-сессии с экспертами RITA.

Большинство предложенных инновационных решений относится к следующим сферам: улучшение взаимоотношений с покупателем, дистанционная поддержка онлайн-продаж, повышение эффективности бизнес-процессов в офлайн-торговле (при доставке и сборке заказов, при транспортировке товаров), а также решения в области рекламных, маркетинговых и финансовых технологий, домашних мобильных развлечений и автоматического дизайна интерьеров. В своих решениях участники конкурса использовали следующие технологии искусственного интеллекта и машинного обучения (20%), Интернета вещей и роботизации (11%), большие данные (7%), компьютерное зрение (6%), облака (6%), виртуальную и дополненную реальность (5%).

В финал вышли 15 команд, которые получат возможность доработать MVP, проверить работоспособность технологии, запустить пилот с партнерами альянса RITA и реализовать свой проект для миллионов клиентов и в тысячах торговых точек. Наибольшее количество баллов от компаний партнеров RITA получил стартап, разработавший технологическую платформу для расчета клиента по биометрии лица. У него появилась возможность принять участие в программе акселерации парижского ретейл-хаба Lafayette Plug & Play.

По оценкам специалистов РСХБ, для хранения данных, необходимых для полного охвата российского сельского хозяйства технологиями ИИ, потребуется более 200 Пбайт. Это на порядок выше объема данных, в совокупности хранимого телекоммуникационными операторами и финансовыми учреждениями, и тысячекратно превышает объем электронного хранилища крупнейшей в Европе библиотеки — Российской Государственной Библиотеки (162 Тбайт или примерно 3 млн цифровых книг). Расчет основан на данных о поголовье скота и общего фонда пахотных земель России.

Как отмечает Елена Батурова, директор Центра развития финансовых технологий РСХБ, в ближайшие годы сельское хозяйство ждет глобальная цифровая трансформация. И искусственный интеллект сыграет в ней одну из ключевых ролей. Уже сегодня технологии ИИ хорошо зарекомендовали себя в таких направлениях, как точное земледелие, умное животноводство и робототехника. Россельхозбанк заявляет, что готов стать проводником современных разработок ИТ-компаний к сельхозпроизводителям и помочь адаптировать их для АПК.

Точное земледелие

Это комплексная система управления аграрным предприятием, позволяющая оптимизировать процессы контроля за состоянием почвы, урожая, эффективно использовать мелиорационные системы для достижения максимально качественных показателей урожайности.

В точном земледелии для этого могут быть использованы датчики-детекторы, а также центральный компьютер, который в связке с навигационной системой принимает с них сигналы. Получив навигационные координаты, компьютер задействует исполнительные функциональные мелиоративные системы для добавления удобрений или воды. Это дает автоматизированный контроль над влажностью и температурой окружающей среды, создает идеальные условия для роста растений в теплицах, и в итоге существенно снижает затраты на производство сельскохозяйственных товаров.

Умное животноводство

Это агротехнологическое направление, которое предполагает использование технологий Интернета вещей (Internet of Things, IoT) для сбора данных в животноводстве: удои, необходимость и время приема лекарств животными, кормление и т.п.

Искусственный интеллект помогает создавать системы, позволяющие следить за здоровьем животных, выявлять их генетические особенности, управлять численностью поголовья. «Умные» устройства также помогают контролировать перемещение скота и отслеживать необходимость кормления.

Робототехника

В сельском хозяйстве уже постепенно начинают использоваться дроны – беспилотные летательные аппараты, обеспечивающие создание карт, наблюдение, оценку и опрыскивание. Обработка полученных данных позволяет моделировать и прогнозировать урожайность каждого поля, чтобы получать полную картину по ожидаемой урожайности в целом регионе и стране.

Кроме того, активно тестируются, хотя пока и не получили широкого использования, сельскохозяйственные роботы для посадки и сбора фруктов, ягод и овощей. Технологии в области компьютерного зрения помогают находить объекты, подлежащие сбору, выявлять сорняки и больные растения. Предиктивные аналитические системы облегчают фермерам формирование прогнозов роста растений.

Россельхозбанк в июле 2020 года запустит цифровую экосистему для фермеров, которая объединит целый ряд инновационных сервисов на одной платформе. Она даст возможность средним и малым агропредприятиям без дополнительных затрат автоматизировать решение первостепенных задач и, не отвлекаясь от основной деятельности, пользоваться всеми технологическими преимуществами для роста бизнеса.

Построение системы интегрированного планирования позволит ТМК обеспечить гибкость в поведении на быстроменяющемся рынке за счет непрерывного планирования, своевременного ввода актуальных данных о рынке, заказах и имеющихся ограничениях.

Используемое решение включает несколько модулей, в том числе для прогнозирования спроса, сценарного моделирования и автоматизации процесса планирования продаж и операций, оптимизации с использованием различных критериев, а также поддержки взаимодействия участников и контроля над процессом.

В ходе проекта, реализуемого при помощи SAP Digital Business Services, будет автоматизировано создание прогнозов сбыта продукции по месяцам в разрезе групп продукции и рынков сбыта, а также планирования всей цепочки поставок холдинга с учетом данных по запасам и поставке сырья, производственным мощностям и внутризаводской логистике.

Как отмечает Вячеслав Попков, первый заместитель генерального директора – главный инженер ТМК, расширение горизонта планирования и увеличение частоты перепланирования позволит компании заблаговременно оценивать потенциальные риски и видеть дополнительные возможности для развития. Помимо этого, появится возможность оперативно реагировать на неожиданные непрогнозируемые события, а также формировать и поддерживать в актуальном состоянии наиболее прибыльный портфель поставляемой на рынок продукции.

Сейчас построенный сервис отслеживает ситуацию в супермаркетах Москвы, Московской области, Санкт-Петербурга и Ленинградской области. До конца мая он охватит все города присутствия торговой сети. Информацию можно посмотреть на сайте «Перекрестка» в разделе «Адреса магазинов».

Доступно два отображения загруженности супермаркета: низкая и высокая. Данные обновляются каждые 15 минут. Для каждого супермаркета статус определяется на основании пробиваемых чеков в указанный промежуток времени и территории торгового зала. На каждого покупателя при низкой загруженности должны приходится не менее 5 квадратных метров.

Ранее совместно с Яндекс.Картами торговая сеть для 55 супермаркетов Москвы и Санкт-Петербурга запустила сервис по онлайн-контролю количества человек у касс. В режиме реального времени пользователи могут посмотреть на сайте Яндекс.Карт или в их приложении информацию об очередях. Искусственный интеллект X5 Retail анализирует количество покупателей в очереди, активность касс и загрузку кассиров.

Вычислительные мощности оператора будут использоваться для обработки данных, поступающих с комплексов фотовидеофиксации скоростного режима. Высокая производительность и надежность облачной инфраструктуры позволит контролировать ситуацию на дорогах в 21 регионе страны. Проект внедрения интеллектуальных транспортных систем активно развивается и охватывает все больше регионов, поэтому при выборе поставщика услуг «Автодория» прежде всего ориентировалась на возможность быстрого масштабирования виртуальных ресурсов.

Центры обработки данных «Ростелекома» способны не только обрабатывать огромный массив данных, но и выдавать информацию в реальном времени благодаря сверхскоростным каналам передачи данных. Ключевое преимущество виртуального центра обработки данных — быстрая масштабируемость облачной инфраструктуры. Компания «Автодория» по мере развития проекта сможет разворачивать дополнительные вычислительные мощности в режиме реального времени.

Данный проект был реализован в рамках развития концепции операционной эффективности и цифровой трансформации ПАО «Юнипро». На первом этапе были определены задачи, которые должна выполнять система видеоаналитики на основе искусственного интеллекта. При проведении ремонтных работ на предприятиях с помощью нейросети необходимо было подсчитать количество сотрудников, осуществляющих ремонт оборудования, и среднее время их нахождения в зоне проведения ремонтных работ, которая находилась под наблюдением.

После согласования задач и требований к предоставлению результата специалисты «Центр 2М» в течение месяца обучали систему промышленной видеоаналитики CenterVision, использующую нейронные сети для распознавания персонала на производственных предприятиях, замеру времени их нахождения в изучаемой зоне. По итогам проведения пилотного запуска система продемонстрировала уровень достоверности модели 87%.

Созданный прототип при помощи камер видеонаблюдения способен автоматически подсчитывать количество и время нахождения персонала в зоне проведения ремонта, что позволяет проводить анализ эффективности его работы и разрабатывать соответствующие мероприятия. Благодаря использованию технологий на основе искусственного интеллекта компания «Юнипро» планирует повысить эффективность использования собственного ремонтного персонала и сократить издержки в части работ, выполняемых подрядными организациями.

«Росводоканал» ставит перед собой важные цели: расширение бизнеса и выход в другие регионы страны. Для их достижения оператору необходимо было модернизировать существующую ИТ-инфраструктуру.

Руководство компании сформулировало требования к будущему поставщику облачных сервисов. Он должен был иметь репутацию надежного делового партнера с высокой отраслевой экспертизой и богатым опытом выполнения проектов на базе облачных технологий. Провайдеру предстояло создать решение, позволяющее гибко масштабировать инфраструктуру и оптимизировать ИТ-бюджет за счет выгодных финансовых условий.

«Росводоканал» тесно сотрудничает с Softline уже более пяти лет в вопросах, связанных с предоставлением облачных услуг. Для его нужд провайдер в кратчайшие сроки разработал IaaS-решение на базе собственного публичного облака и выделенных серверов (Dedicated). Облако построено на сертифицированной платформе FlexPod, в основе которой – системы хранения NetApp, вычислительные мощности и коммутаторы Cisco, программное обеспечение VMware. Планируя в перспективе использовать весь потенциал публичного облака Softline, «Росводоканал» уже перенес в него часть собственной ИТ-инфраструктуры.

Для успешного функционирования таких сервисов, как «1С» и системы биллинга, компании требовались выделенные мощности. Softline предложила услугу Dedicated, в рамках которой используются современные стоечные серверы Dell EMC PowerEdge. Их технические параметры допускают подключение большого количества облачных услуг. Например, к серверу, на котором развернута система «1С», подключена услуга STaaS для оперативного масштабирования памяти. Потребляя сервис, «Росводоканал» может отказаться от покупки оборудования и перевести капитальные затраты в операционные, а значит, больше инвестировать в развитие собственного бизнеса. Очевидным плюсом Dedicated также является возможность масштабировать ИТ-инфраструктуру как в большую, так и в меньшую сторону.

В ходе проекта был проведен комплексный аудит ИТ-инфраструктуры. Серверные помещения группы компаний размещались в разных городах России и работали не по единому стандарту. По итогам исследования эксперты провайдера разработали трехлетнюю стратегию модернизации инфраструктуры и предложили перенести все сервисы, которые использует «Росводоканал», в облако.

Новый голосовой ассистент получил имя Аня. В разработке использовалась технология обработки естественного языка – NLP (Natural Language Processing), которая позволяет ассистенту воспринимать голосовые запросы и организовывать заказ доставки, проверять баланс бонусов, сообщать о новых акциях магазинов. Также помощник может идентифицировать в речи пользователя указание даты доставки, время, место, сумму заказа и многое другое.

Разработка голосового ассистента заняла у Liquid Studio месяц. Большая часть этого времени потребовалась для проработки сценариев взаимодействия с пользователем, чтобы сделать помощника «очеловеченным» и понятным.

«Аня» может подбирать товары непосредственно под пользователя, с учетом его повседневных предпочтений. Если на вопрос ассистента «Какие продукты вы хотите заказать?», будет озвучен ответ: «Мне как обычно», система добавит в корзину товары, наиболее часто приобретаемые пользователем. Опыт общения с реальным человеком дает возможность голосовому помощнику постоянно обучаться и развиваться.

Например, если пользователь закажет яблоки, а в магазине их несколько видов, помощник постарается подобрать товар в соответствии с предпочтениями пользователя. Если же пользователю необходим другой товар, ассистент предложит весь доступный в магазине ассортимент. Кроме того, помощник может запоминать предыдущие сессии общения с пользователями в магазине и давать рекомендации на основе статистики покупок.

«Аню» можно интегрировать в существующее мобильное приложение магазина или скачать как самостоятельное приложение на смартфон.

Для российских ретейлеров использование виртуальных помощников – новый перспективный канал продаж. Он позволяет задействовать единого «цифрового» оператора для большого количества пользователей. А также персонализировать отношения с покупателями, детализировать потребительский опыт и занести его в CRM-систему.