Неоднозначная, но интересная трактовка.

ZDNet, со ссылкой на сегодняшнее исследование инфосек компании Cybereason, сообщает, что около 80% организаций, заплативших выкуп владельцам ransomware, подверглись повторной атаке, причем почти половина из них подозревали в ней тех же вымогателей.

Вице-президент Cybereason по АТР Лесли Вонг сказал, что "надо понимать, что уплата выкупа не гарантирует успешного восстановления и не мешает вымогателям снова нанести удар по жертве, так как оплата выкупа еще больше их мотивирует".

Товарищ Вонг виртуозно тасует телегу и лошадь. Безусловно, получение денег придает бонус к мотивации владельцам и операторам ransomware. Но они, пардон минутку, для этого и функционируют.

Ломают же повторно жертв по другим причинам.

Если компания единожды стала жертвой ransomware, то это означает, что в ее системе информационной безопасности есть бреши, и, скорее всего, сильно больше одной. Но "эффективный топ-менеджмент", попавший в просак из-за недостаточных мер инфосека и вынужденный заплатить живые деньги хакерам, после взлома уделяет внимание усилению ИБ компании по остаточному принципу - типа, "и так бабок отгрузили, еще и на SOC какой-то просят, пшли вон".

Результат предсказуем.

ЦБ в ближайшее время может начать регулировать аудиторскую деятельность включая установление требований по защите информации.

https://twitter.com/TAdviser/status/1405148176856850433

Оптимистичный подход к проблемам сиемов.

The Top Five Lies Security Vendors Tell About The SIEM

https://go.forrester.com/blogs/top-5-lies-security-vendors-tell-about-the-siem/

Satellite Ground Segment Cybersecurity Workshop Registration

https://www.nccoe.nist.gov/webform/satellite-ground-segment-cybersecurity-workshop-registration

In 2021, the average salary for a privacy pro was $140,529, an increase of more than $6,000 since 2019. The median salary, meanwhile, was $126,000, an increase of $2,950 since 2019.
https://iapp.org/resources/article/2021-iapp-privacy-professionals-salary-survey-executive-summary/

https://www.schneier.com/blog/archives/2021/06/the-future-of-machine-learning-and-cybersecurity.html

The Center for Security and Emerging Technology has a new report: “Machine Learning and Cybersecurity: Hype and Reality.” Here’s the bottom line:

The report offers four conclusions:

Machine learning can help defenders more accurately detect and triage potential attacks. However, in many cases these technologies are elaborations on long-standing methods — not fundamentally new approaches — that bring new attack surfaces of their own.
A wide range of specific tasks could be fully or partially automated with the use of machine learning, including some forms of vulnerability discovery, deception, and attack disruption. But many of the most transformative of these possibilities still require significant machine learning breakthroughs.
Overall, we anticipate that machine learning will provide incremental advances to cyber defenders, but it is unlikely to fundamentally transform the industry barring additional breakthroughs. Some of the most transformative impacts may come from making previously un- or under-utilized defensive strategies available to more organizations.
Although machine learning will be neither predominantly offense-biased nor defense-biased, it may subtly alter the threat landscape by making certain types of strategies more appealing to attackers or defenders.