Интересная статья про управленческие риски использования генеративных ИИ.
https://www.eweek.com/artificial-intelligence/generative-ai-risks

Авторы выделяют следующие 10 основных рисков использования генеративных ИИ:
1. Возможность того что, ИИ модель использует чужую интеллектуальную собственность без согласия правообладателя, что ведет к ответственности даже тех, кто не был в курсе про такое нарушение.

2. Вероятность использования конфиденциальной (чуствительной) пользовательской информации, которая может стать часть тренировочного набора данных.

3. Тренировочный датасет может быть необъективным, неполным или неточным.

4. В моделях может не быть встроенных мер безопасности таких же как требует ваша организация для защиты данных и соответствия требованиям.

5. Всегда есть шанс того, что работник неосознанно неверно использует модель или конфиденциальные данные, разглашая интеллектуальную собственность и конфиденциальную информацию компании.

6. Генеративные модели части галлюцинируют, что означает что они уверено создают контент который неточный (некорректный).

7. Модели часто хранят данные продолжительное время, что увеличивает вероятность подверженности атакам для датасетов.

8. Многие модели имеют мало или не имеют вовсе встроенных мер киберзащиты. Более того, генеративные модели можно обмануть для решения задач обхода мер безопасности нарушителями.

9. Нехватка прозрачности генеративных моделей делает сложным тестирования качества и аудит данных моделей и их использования.

10. Генеративные модели не часто являются предметом регулирования, несмотря на то, что ряд стран работает на законодательством ИИ, в общем вендоры генеративного ИИ не подпадают под те же стандарты защиты потребителей что и другие бизнесы.

Далее автор предлагает следующие 6 лучших практики по ИИ:
1. Создать и заставить использовать политику использования Генеративного ИИ.

2. Используете данные своей компании и данные доверенных третьих лиц.

3. Обучите работников корректному использованию данных и моделей.

4. Вложитесь в инструменты киберзащиты генеративного ИИ.

5. Создайте команду аналитиков для контроля качества ИИ.

6. Исследуйте генеративные модели ИИ прежде чем их использовать.

По линку чуть больше деталей https://www.eweek.com/artificial-intelligence/generative-ai-risks

Вступили в силу новые правила SEC. Теперь требуется раскрывать стратегию управления киберрисками и как борды ими управляет.

Требования по раскрытию по инцидентам ИБ вступают в силу с середины декабря.

https://www.scmagazine.com/news/what-businesses-need-to-know-to-comply-with-secs-new-cyber-disclosure-rules

Интересное мнение по месту поиску кадров в ИБ

https://www.darkreading.com/operations/cybersecurity-skills-gap-roadies-gamers-are-untapped-talent

https://www.europol.europa.eu/media-press/newsroom/news/iocta-spotlight-report-malware-based-cyber-attacks-published
Свежий отчет Европола по кибер преступности.

"
Malware-based cyber-attacks remain the most prominent threat to industry;

Ransomware affiliate programs have become established as the main form of business organisation for ransomware groups;

Phishing emails containing malware, Remote Desktop Protocol (RDP) brute forcing and Virtual Private Network (VPN) vulnerability exploitation are the most common intrusion tactics;

The Russian war of aggression against Ukraine led to a significant boost in Distributed Denial of Service (DDoS) attacks against EU targets;

Initial Access Brokers (IABs), droppers-as-a-service and crypter developers are key enablers utilised in the execution of cyber-attacks;

The war of aggression against Ukraine and Russia’s internal politics have uprooted cybercriminals. pushing them to move to other jurisdictions.
"

https://www.philvenables.com/post/leverage-points-a-cybersecurity-perspective

12 leverage points to deal with complexity in cybersecurity