 |
Varonis: количество утечек конфиденциальных данных в сфере здравоохранения выросло на 58%
Компания Varonis, один из новаторов мирового рынка безопасности и аналитики данных, выпустила второй ежегодный отчет 2021 Data Risk Report Healthcare, Pharmaceutical & Biotech, посвященный проблемам безопасности данных в отрасли здравоохранения: больницах, фармацевтических и биотехнологических компаниях. Основой исследования стал анализ более 3 млрд файлов 58 различных отраслевых организаций.
Атаки на медицинские организации приобрели беспрецедентный размах еще в 2020 году. Сотни больниц оказались жертвами программ-вымогателей Maze и Ryuk. Компании превратились в мишени для независимых хакерских группировок и профессиональных команд. Цели злоумышленников были самые разные – от банального вымогательства до кражи результатов исследований COVID-19. Росла и инсайдерская угроза, которая, в сочетании с человеческими ошибками, стала причиной массовых утечек конфиденциальных данных.
Начало 2021 года показало, что уязвимость медицинских компаний остается высокой. Аналитики Varonis установили, что среднему сотруднику медицинской организации доступны более 11 миллионов файлов. Причем, чем меньше компания, тем меньше в ней ограничений на доступ к файлам. В небольших медицинских организациях рядовому работнику доступно 25% файлов. В крупных организациях этот показатель составляет уже 16%.
Глобальные группы доступа предоставляют широкие возможности по обмену информацией. В результате этого чувствительные данные быстро расползаются по инфраструктуре: их копируют, пересылают, изменяют и удаляют. Все это ведет к потере контроля над распространением важных сведений и превращает организацию в легкую добычу киберпреступников, которым достаточно завладеть всего одной учетной записью. После этого атака может беспрепятственно развиваться вплоть до получения полного контроля над инфраструктурой.
Отдельной проблемой является и присутствие в инфраструктуре организации фантомных учетных записей – неиспользуемых, но все еще активных. Они являются для хакера удобным способом незаметного перемещения по файловой структуре компании и доступа к критичным внутренним системам. По данным Varonis, в секторе здравоохранения 77% компаний используют аккаунты с бессрочными паролями, а у 79% организаций в системе активно свыше 1000 «аккаунтов-призраков».
Результаты исследования Varonis показали, что жизненный цикл утечки в сфере здравоохранения – от совершения атаки до ее обнаружения и устранения последствий – составляет рекордные 329 дней. В 2020 году средний ущерб от утечки данных составил $7,13 млн, и по сравнению с 2019 годом он вырос на 10,5%.
«В 2021 году одной из самых востребованных киберпреступниками отраслей стало здравоохранение. Учитывая, что поставлено на карту, мы хотели понять, насколько надежно организации данной отрасли защищают свою информацию. Результаты исследования неутешительны: конфиденциальные медицинские и научные данные оказались весьма уязвимы как для внешней атаки, так и для инсайдерской утечки. Подобная ситуация требует пристального внимания и применения ряда защитных мер. Среди них внедрение процедур реагирования на инциденты и смягчения их последствий, а также соблюдение принципа наименьших привилегий», – отметил глава Varonis в России Даниэль Гутман.
О компании Varonis (https://www.varonis.com/ru/)
Varonis Systems – разработчик программных решений для защиты от комплексных кибератак, основанных на поведенческом анализе пользователей и защите данных компании. Компания была основана в 2005 году, став пионером в области управления и контроля неструктурированных данных. По разным источникам, Varonis занимает более 70% мирового рынка в этой области. Среди разработок Varonis решение по аудиту периметра сети и поведенческому анализу, которое помогает заказчикам вовремя выявлять продвинутые кибератаки и защищаться от них. Сегодня у компании более 6000 заказчиков во всем мире.
Контакты для СМИ
Пресс-служба компании Varonis
Дария Цыганкова,
iTrend.ru – коммуникации для ИТ
darya@itrend.ru
Контактное лицо: Татьяна Алексеева
Компания: Varonis
Добавлен: 01:21, 27.04.2021
Количество просмотров: 511
Страна: Россия
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия608 |
| «Платформа ОФД» присоединилась к соглашению Минцифры России о развитии и внедрении мобильной электронной подписи «Госключ». Сотрудничество направлено на проработку новых сценариев использования сервиса, обмен технологической экспертизой и поддержку интеграции в продукты электронного документооборота. |
| UDV Group: банки столкнутся с ИБ-рисками из-за нейросетей без правил, UDV Group, 17:04, 17.08.2026, Россия599 |
| Российский разработчик решений в области киберустойчивости UDV Group прокомментировал рекомендации Банка России по безопасному использованию искусственного интеллекта финансовыми организациями. По оценке эксперта компании, ИИ постепенно становится для банков не только инструментом автоматизации, но и отдельным объектом управления информационной безопасностью. |
| ActiveCloud запустил в России услугу частного облака, ActiveCloud, 20:34, 16.08.2026, Россия677 |
| Облачный провайдер ActiveCloud запустил в России услугу частного облака для размещения критически важных систем, ресурсоемких приложений и инфраструктуры с повышенными требованиями к безопасности. |
| «НОБИЛИС» ПРЕДСТАВИТ ЦИФРОВУЮ ЭКСПЕРТИЗУ В СФЕРЕ КОРПОРАТИВНОГО ЗДОРОВЬЯ НА ВНОТ-2026, Нобилис ООО, 14:07, 14.08.2026, Россия791 |  |
| ООО «Нобилис», разработчик российской платформы управления корпоративным здоровьем TouchMED, объявляет об участии в ключевом отраслевом событии - XI Всероссийской неделе охраны труда (ВНОТ-2026). В фокусе презентации компании - практические инструменты цифровизации медосмотров, в том числе профилактических и предиктивной аналитики для снижения операционных рисков и повышения эффективности персонала. |
| Nexign: российский бизнес не спешит использовать ИИ для поиска аномалий, Nexign, 14:03, 14.08.2026, Россия134 |  |
| Почти 80% российских компаний уже применяют инструменты мониторинга своей ИТ-инфраструктуры, но лишь каждая шестая использует модели машинного обучения для обнаружения аномалий. Мешают нехватка внутренней экспертизы, низкое качество данных и сложность подсчета окупаемости инвестиций. |
|
|
