В России около 6% компаний, применяющих искусственный интеллект, используют российские ИИ-системы кибербезопасности

НИУ ВШЭ представил обзор трендов применения решений на основе искусственного интеллекта (ИИ) для цифровой безопасности, а также изучил их использование среди российских организаций. Отдельно были рассмотрены компании, которые применяют ИИ-решения более трех лет, и те, которые начали их внедрять менее трех лет назад.

Ключевые выводы:

• наиболее популярными ИИ-инструментами обеспечения цифровой безопасности эксперты назвали системы прогнозирования новых угроз; поведенческую аналитику сотрудников; ИИ-решения для блокировки ботов на основе анализа их активности; генеративные модели для анализа уязвимостей кода, сбора расширенного контекста событий ИБ, генерации пояснений по обнаруженным угрозам, выявления неявных связей в системе; обнаружение фишинговых сообщений через анализ текста;

• отечественные инструменты ИИ в целом более востребованы у организаций, использующих такие технологии менее трех лет — 63,5% против 42,9% для компаний с более продолжительным опытом применения ИИ;

• вдвое чаще «новички» используют российские ИИ-системы кибербезопасности (5,9% против 2,1%) и системы биометрии (12,7% против 6,8%). У зарубежных вендоров эти два класса решений приобретаются существенно реже (1,4% и 2,1% против 1% и 1,4% соответственно);

• решения на основе открытого кода крайне ограниченно востребованы в системах кибербезопасности и биометрии (0,4 и 1% организаций, использующих ИИ менее трех лет, и 0,2 и 0,6% — среди пользователей с опытом более трех лет соответственно);

• среди компаний, использующих ИИ, каждая вторая планирует расширить уровень применения ИИ-решений и примерно каждая шестая намерена шире использовать как системы кибербезопасности, так и более понятные для бизнеса биометрические системы идентификации и аутентификации (16,3 и 16,5% соответственно).

Изучить исследование →

#информационная_безопасность #кибербезопасность #искусственный_интеллект #генеративный_ИИ #биометрия #open_source

«Яндекс», «Сбер» и Т-Банк вошли в топ- 3 российских разработчиков Open Source в сфере Data/ML

Сотрудники центра «Сильный ИИ в промышленности» ИТМО изучили применение программного обеспечения с открытым исходным кодом (Open Source) в областях искусственного интеллекта (ИИ), машинного обучения (ML) и Data Science.

Ключевые выводы:

• в топ-10 российских разработчиков собственных открытых решений и участников других разработок Open Source (в сфере Data/ML) по результатам опроса экспертов и анализа открытых данных вошли «Яндекс», «Сбер», Т-Банк, Postgres Pro, VK, Avito, Evrone, МТС, Selectel, университеты и институты;

• ключевыми игроками Open Source в России среди академической среды названы ИТМО, «Сколтех», ВШЭ и AIRI;

• сохраняется международность Open Source (как в России, так и во всем мире), обусловленная связностью внутри сообщества и «эффектом масштаба» — чем больше у проекта потенциальных пользователей, тем выше его шанс на успешное развитие. Но создаются и региональные площадки и платформы;

• Open Source в сфере ИИ не ограничивается кодом. Публикации моделей, данных и бенчмарков тоже важны. Многие активно используемые датасеты создаются российскими компаниями;

• почти все используемые в России инструменты ML — это решения Open Source. Среди них авторы выделяют реализации конкретных моделей машинного обучения (например, SciKit Learn) или фреймворки для «сборки» своих моделей ― например, PyTorch и Tensorflow в случае нейронных сетей;

• эксперты возлагают большие надежды на мультиагентные подходы на основе LLM, вплоть до замены части команды разработки на ИИ-агентов. При этом общая постановка задач остается человеку. С практической точки зрения это означает рост запроса на инструменты из сферы LLMOpts и AutoML.

Изучить исследование →

#open_source #искусственный_интеллект #машинное_обучение

30% российских компаний планируют увеличить инвестиции в развитие проектов Big Data

K2 Cloud (подразделение компании «К2Тех») совместно с компанией Arenadata провели исследование уровня зрелости проектов в сфере больших данных. Документ опирается на результаты опроса, в котором приняли участие более 200 представителей крупного и среднего бизнеса (CIO, CTO, CDTO, CDO, директора по цифровизации).

Ключевые выводы:

• большинство компаний работают с базовыми решениями Big Data не менее 8 лет. Более продвинутые инструменты, например ML, используют около 3 лет;

• 19% респондентов используют ИИ-инструменты для работы с большими данными, хотя большинство (81%) не делают этого. Но многие заинтересованы в этой теме и активно анализируют и тестируют существующие решения;

• компании, которые уже используют ИИ, применяют нейронные сети и алгоритмы машинного обучения для прогнозирования популярных товаров, отслеживания цен конкурентов и сегментирования. Активнее всего анализируют и используют ИИ-инструменты для аналитики данных компании из ритейла и ИТ;

• отечественные решения Big Data используют большинство респондентов (36%). Равное количество опрошенных (по 28%) выбирают зарубежные продукты и Open Source. Однако опрос подразумевал множественный выбор, и 40% респондентов используют комбинации разных решений. В ответах категории «Другое» в основном упоминались решения собственной разработки;

• 30% респондентов планировали увеличение затрат на проекты Big Data в 2024—2025 годах. Рост затрат обосновывают развитием существующих платформ, продолжением процесса миграции, а также ежегодным органическим ростом как самой компании, так и объема ее данных;

• 39% участников исследования используют облачные решения для работы с большими данными. Среди тех, кто пока не пользуются облачными решениями, 65% планируют начать это делать в ближайшее время.

Посмотреть детали →

#большие_данные #облачные_технологии #искусственный_интеллект #машинное_обучение #open_source