Данная статья касается деятельности специалистов информационной безопасности по проведению тестов на проникновение и методов их подготовки в рамках высших учебных заведений. Используя опыт многолетнего обучения таких специалистов с применением игр CTF (Capture the Flag) делается вывод на необходимость усиления практической направленности обучения. Показана одна из основных проблем формирования практических навыков у людей, обучающихся на специалиста информационной безопасности по проведению тестов на проникновение – использование систем искусственного интеллекта. Сформировано предложение, как снизить негативное влияние искусственного интеллекта на формирование практических навыков у обучаемых. Предложены способы использования искусственного интеллекта для повышения эффективности обучения по данной специальности. При этом обращено внимание на препятствие к организации их обучения – отсутствие стандарта для данной профессии. Предложена последовательность организационных мероприятий по законодательному оформлению профессии специалистов информационной безопасности по проведению тестов на проникновение.
В условиях ускоренной цифровизации здравоохранения особую актуальность приобретают вопросы информационной безопасности медицинских данных. В статье представлен подход к минимизации рисков, связанных с внедрением интеллектуальных систем обработки биомедицинских изображений в онкогематологии. Меры информационной безопасности были интегрированы на этапе проектирования системы, разработанные в соответствии с актуальными нормативными требованиями ФСТЭК России и ФСБ России в области защиты критической информационной инфраструктуры для обеспечения многоуровневой защиты персональных данных пациентов, и гарантируют целостность результатов анализа. Для повышения доверия к решениям, вырабатываемым системой искусственного интеллекта, реализована интерпретируемость: врач может визуально оценить, на какие области препарата модель обратила внимание при классификации клеток, что позволяет отличить обоснованное решение от реакции на артефакты фона и уверенно верифицировать рекомендации системы. Учтены риски отказа цифровой инфраструктуры: внедрены автономный режим работы и функция формирования бумажного отчёта. Пилотное внедрение системы позволило оценить её влияние на ключевые этапы диагностического процесса. Особенно заметный эффект был достигнут на этапе аннотирования препаратов костного мозга: система значительно снизила когнитивную нагрузку экспертов, упростила выявление бластных клеток и способствовала более последовательной и полной маркировке морфологических элементов. В результате повысилась чувствительность анализа – число пропущенных бластов сократилось, а врачи отметили высокую полезность ИИ-рекомендаций. Эти результаты подтверждают, что только комплексный подход, объединяющий технические, организационные и правовые меры, позволяет создать надёжную и безопасную цифровую экосистему, реально встраивающуюся в клиническую практику.