**Кибербезопасность в энергетике: мифы, угрозы и влияние искусственного интеллекта — Transcript & Summary | SozAI**
Source: https://sozai.app/transcript/cybersecurity-energy-myths-threats-ai-impact/

Обсуждение кибербезопасности в энергетике, угроз, мифов и влияния искусственного интеллекта с экспертом Алексеем Марковым.

## Key Takeaways

- Кибербезопасность в энергетике — реальная и актуальная угроза, требующая комплексного подхода.
- Одиночные хакеры не способны нанести масштабный урон без поддержки кибергрупп и мотивации.
- Искусственный интеллект несёт как возможности, так и риски для безопасности энергетических систем.
- Российская кибербезопасность находится на высоком уровне благодаря развитию технологий и кадров.
- Контроль и регулирование технологий, а также человеческий фактор — ключевые элементы защиты.

## What the video covers

- Кибербезопасность в энергетике стала критически важной в эпоху цифровизации.
- Обсуждаются реальные киберинциденты и атаки на энергетическую инфраструктуру, включая известную операцию Stuxnet.
- Эксперт Алексей Марков развенчивает мифы о возможностях одиночных хакеров обесточить регионы.
- Рассматривается роль мотивации и групповой работы в кибератаках на энергетику.
- Обсуждается законодательство и меры защиты критической инфраструктуры в России и мире.
- Влияние искусственного интеллекта на кибербезопасность и риски, связанные с неправильным обучением моделей.
- Рассмотрены примеры кибератак в Европе и США, а также уровень кибербезопасности в России.
- Подчёркивается важность контроля технологий и человеческого фактора в обеспечении безопасности.
- Обсуждаются перспективы развития и сертификации в области кибербезопасности.
- Завершается видео оптимистичным взглядом на будущее цифровой энергетики и безопасности.

## Chapters

1. 00:00 Введение в кибербезопасность и цифровизацию в энергетике
2. 03:34 Мифы о хакерах и возможности обесточить регионы
3. 07:13 Исторические кибератаки: Stuxnet и другие примеры
4. 10:33 Законодательство и меры защиты критической инфраструктуры
5. 14:50 Влияние искусственного интеллекта на кибербезопасность
6. 18:29 Перспективы развития и сертификация в кибербезопасности
7. 22:49 Заключение и оптимистичный взгляд на будущее

Answers

## Questions about this video

Может ли один хакер обесточить целый регион страны?

По словам эксперта, одиночный хакер без поддержки кибергрупп и мотивации не способен нанести такой масштабный урон. Для крупных атак необходимы организованные кибероперации.

Какие известные кибератаки были направлены на энергетическую отрасль?

Одним из известных примеров является операция Stuxnet в 2010 году, когда кибергруппы США и Израиля нанесли серьёзный урон иранской ядерной программе, воздействуя на центрифуги.

Как искусственный интеллект влияет на кибербезопасность в энергетике?

Искусственный интеллект может повысить эффективность защиты, но также несёт риски, связанные с неправильным обучением моделей и возможным воздействием на данные и алгоритмы.

## Full Transcript — Download SRT & Markdown

00:00

Speaker A

Сейчас в эпоху цифровизации все говорят только о кибербезопасности. Что такое цифровизация? Это прогресс. Стоит ли опасаться этому?

00:10

Speaker A

Сама идея кибербезопасо появилась из области энергетики. Европейское сообщество за в двадцать пятом году рассмотрело 3.000 инцидентов.

00:19

Speaker A

Сама идея кибербезопасности появилась из области энергетики. Европейское сообщество за 2025 год рассмотрело 3 000 инцидентов.

00:27

Speaker A

Достаточно очень много различных атак. Нам сказать, что этих угроз не существует нельзя. Сейчас всё задействовано в компьютерах.

00:35

Speaker A

Хакер говорил о том, что буквально через 5 минут у него есть такие возможности, что он может обесточить целый регион страны.

00:48

Speaker A

[музыка] Добрый день, уважаемые подписчики и гости нашего канала. Мы на нашем канале обсуждаем вопросы энергетики, права и не только. И сегодня у меня в гостях сертифицированный хакер, эксперт в области гипербезопасности, доктор технических наук Марков Алексей.

01:09

Speaker A

Достаточно очень много различных атак. Сказать, что этих угроз не существует, нельзя. Сейчас всё задействовано в компьютерах.

01:29

Speaker A

легенды в этой области. Вообще сейчас в эпоху цифровизации, на самом деле, все говорят только о кипербезопасности.

01:38

Speaker A

Даже договоры сейчас энергоснабжения будут тоже заключаться только в цифровой среде, только онлайн. Искусственный интеллект опасен для энергетики. Изменение данных, неправильное обучение, воздействие на модели, на данные и так далее.

01:46

Speaker A

Ну, сейчас везде, повторюсь, с цифровизацией мы везде пытаемся как-то себя, а, обезопасить и защитить в этой области. Но наш канал занимается энергетикой, поэтому скажите, пожалуйста, вот помните ли вы или, может быть, расскажете нам, какие за последнее время были киберинциденты в области

02:10

Speaker A

[музыка] Добрый день, уважаемые подписчики и гости нашего канала. Мы на нашем канале обсуждаем вопросы энергетики, права и не только. И сегодня у меня в гостях сертифицированный хакер, эксперт в области кибербезопасности, доктор технических наук Марков Алексей.

02:38

Speaker A

среде появилась из области энергетики. Давай, что? Да. Дело в том, что ещё в десятом году была известная кибероперация, Олимпийские игры, которые проводили, ну, по сегодняшним доказанным данным, кибергруппы США и Израиля против Ирана, да. И, а, там был использован целое

03:06

Speaker A

Добрый день, Алексей. Добрый день. Огромное вам спасибо, что вы нашли время в своём плотном графике и побывали у нашей студии. Я сегодня задам вам несколько вопросов, и очень мы надеемся, что вы, как сертифицированный хакер, расскажете, [смех] да, нам мифы или

03:34

Speaker A

уничтожить 80% центрифуга. Вы знаете, я вот совершенно недавно посмотрела фильм, а, и там, не буду рассказывать весь сюжет, но такая линия была сюжета о том, что там хакер, а, говорил о том, что буквально через 5 минут у него есть

03:52

Speaker A

легенды в этой области. Вообще сейчас в эпоху цифровизации, на самом деле, все говорят только о кибербезопасности.

04:13

Speaker A

отключали определённые регионы в мире. То есть это возможно не совсем так. Я повторю, вот были такие вот атаки, и они затрагивали, ну вот я смотрел где-то там до полмиллиона, ну, общем-то население, то есть и или там, то есть маленьки

04:32

Speaker A

Это обсуждают и на уровне населения, на уровне банковской сферы, на уровне медицины, на уровне персональных данных.

04:51

Speaker A

Тем [откашливается] более в нашей стране. Могу объяснить, почему у нас достаточно сильная в нашей стране уровень кибербезопасности.

04:59

Speaker A

Ну, сейчас везде, повторюсь, с цифровизацией мы везде пытаемся как-то себя обезопасить и защитить в этой области. Но наш канал занимается энергетикой, поэтому скажите, пожалуйста, вот помните ли вы или, может быть, расскажете нам, какие за последнее время были киберинциденты в области

05:18

Speaker A

исторически там в общем-то СССР и Россия, они были, в общем-то, лидеры, да. И поэтому я так сомневаюсь, что может какой-то отдельный хакер может это нанести. Это какой-то редкий случай. Я думаю, что даже если он может попытаться, ну, действительно,

05:35

Speaker A

энергетики? Ну, в энергетической области постоянно происходят инциденты. Это так, реальность. И если посмотреть вообще [откашливается] критическую инфраструктуру, то количество инцидентов в энергетике даже превышает общестатистическое. [откашливается] Достаточно много можно привести примеров. И даже сама идея кибербезопасности, она, а, в популярной

05:57

Speaker A

там лимония неболь большие регионы, что-то можно какой-то хакер может нанести урон. То есть в нашей стране мы в целом от каких-то хакеров одиночка защищены.

06:10

Speaker A

среде появилась из области энергетики. Давай, что? Да. Дело в том, что ещё в 2010 году была известная кибероперация, Олимпийские игры, которые проводили, ну, по сегодняшним доказанным данным, кибергруппы США и Израиля против Ирана, да. И, а, там был использован целое

06:18

Speaker A

Ну то есть это только в теории существует вероятно даже в в теории очень тяжело.

06:24

Speaker A

кибероружие, сложное программное средство, называемое Stuxnet. Stuxnet, да, использование этого Stuxnet нанесло серьёзный урон государственной [откашливается] программе Ирана по ядерной энергетике. И эта программа была отложена на год минимум. То есть они воздействовали на центрифуги, на интерфейсы, на различные оборудования, и им удалось

06:44

Speaker A

пятом году рассмотрело 3.000 инцидентов, да? Это в основном Европа. То есть есть различные отчёты, где рассмотрены инциденты там от 3.000 до 5.000, то есть, ну, проработаны, то есть их достаточно много, и многие из них на слуху.

07:02

Speaker A

уничтожить 80% центрифуг. Вы знаете, я вот совершенно недавно посмотрела фильм, а, и там, не буду рассказывать весь сюжет, но такая линия была сюжета о том, что там хакер, а, говорил о том, что буквально через 5 минут у него есть

07:18

Speaker A

об этом заговорили. Угу. Я вот не помню таких крупных содиатов Россиигу, по которым как бы, ну, вот печати везде проходила. Возможно, они, то есть это как бы процесс объективный, по правде, то есть всё равно где-то что-то уязмо, да. Ну и такие случаи были, но они были

07:40

Speaker A

такие возможности, что он может обесточить целый регион страны. Вот скажите, пожалуйста, как специалист в этой области, это правда или это просто вымышленный фильм?

07:57

Speaker A

лет пять это атаки на логические контроллеры со стороны проиранских хакеров на США, да. И там приводятся примеры только официальные, потому что не все же на поверхности известны. приводятся примеры там, поражении семидеся ну, в общем, центральных, а, каких-то устройств СУТП, да? Потом очень много

08:22

Speaker A

Мы знаем примеры воздействия на энергетику. И есть кибератаки или там, я бы сказал, кибероперации, которые действительно

08:43

Speaker A

там до 2.000 устройств было вне мониторинга. Совсем недавно в Польше было около тридцати средств вне мониторинга. Более того, там была остановлена, ну, согласно печати, даже турбина паровой станции. В информационном поле таких очень много разборов. То есть это как бы, ну, не

09:05

Speaker A

отключали определённые регионы в мире. То есть это возможно не совсем так. Я повторю, вот были такие вот атаки, и они затрагивали, ну вот я смотрел где-то там до полумиллиона, ну, в общем-то население, то есть и или там, то есть маленькие

09:21

Speaker A

да. Да. Ну, как правило, понимаете, в чём смысл? Вот хакер, если мы возьмём один, у него должен быть мотив. Мотив.

09:29

Speaker A

250 000, да, регионы, да, но всегда за ними стояли кибероперации, группы, это кибергруппы, которые были очень серьёзно проработаны. Как правило, это абсолютно прогосударственные структуры. Я сомневаюсь, что какой-то хакер сам по себе может нанести такой крупный урон.

09:43

Speaker A

Второй вариант - это деньги. Деньги - это, как правило, уровень криминала или тех хакеров про государственных, которые у которых задача от государства существует собрать деньги.

09:55

Speaker A

Тем [откашливается] более в нашей стране. Могу объяснить, почему у нас достаточно сильный в нашей стране уровень кибербезопасности.

10:12

Speaker A

странах мира это уголовно наказуемо, причём очень серьёзно. Очень серьёзно. И ему отключить свет. Нужен какой-то реальный мотив, чтобы потом всю жизнь просидеть в местах не столь отдалённых.

10:25

Speaker A

Ну в целом, в целом, да. Это реально так. И по некоторым даже направлениям мы лидеры там вот, ну я бы сказал, там методически, математической области, в человеческом факторе. Мы много олимпиад берём, там много чемпионов CTF, учений различных, то есть и вообще исторически,

10:33

Speaker A

Ну да, есть страны, которые декларируют, что они на кибератаку могут ответить. Ну там смертная казнь бывает в некоторых странах за такой экстремизм, ну в каких-то, наверное, арабских странах.

10:44

Speaker A

исторически там в общем-то СССР и Россия, они были, в общем-то, лидеры, да. И поэтому я так сомневаюсь, что может какой-то отдельный хакер может это нанести. Это какой-то редкий случай. Я думаю, что даже если он может попытаться, ну, действительно,

11:01

Speaker A

Если взять вот конкретно энергетику, энергетику это критическая инфраструктура, это СУТП, у них в основе лежат технологические процессы. Э, то есть и здесь два аспекта. С одной стороны, это спецоборудование, то есть технологические процессы, и второй момент - это связанный с ними ущерб. То

11:21

Speaker A

где-то воздействовать, скорее всего, на каком-то этапе у него не пройдёт атака, потому что у нас достаточно много структур, очень распределённые, эти проработанные, нормативная база очень сильная, да, но если взять какие-нибудь страны, ну, менее развитые в области информатизации, ну, не исключено, что

11:46

Speaker A

зрения информационной безопасности, то есть они неменяемые, они специфические, не меняемые долгое время, их нельзя быстро обновить, нельзя остановить технологический процесс. То есть и фактически любая область критической инфраструктуры, в данном случае энергетика, она разделена на IT-оболасти, ну, IT-сегмент и сегмент

12:10

Speaker A

там лимония небольшие регионы, что-то можно, какой-то хакер может нанести урон. То есть в нашей стране мы в целом от каких-то хакеров-одиночек защищены.

12:32

Speaker A

То есть вот так, ну или без энергетики. То есть здесь как бы совершенно другие аспекты. То есть получается, что здесь безопасность она не только как бы информационная, она интегрирована в функциональную безопасность, там м промышленную безопасность. То есть она,

12:49

Speaker A

Ну я, понимаете, никогда не говори никогда и может быть, но это очень, я думаю, что это очень сложно.

13:09

Speaker A

Вот сейчас у нас в том числе и в энергетике а согласно стратегии до 2050 года у нас цифровизация вообще всего спектра энергетического, назовём это так, это и касается и электроэнергетики, и теплоснабжения, и атомной энергетики.

13:29

Speaker A

Ну то есть это только в теории существует, вероятно даже в теории очень тяжело.

13:55

Speaker A

сказала, подстанции, трансформаторы и так далее. и тому подобное. Вот в связи с тем, что энергетика и так критическая инфраструктура, а ещё и мы уходим полностью практически в цифру, а скажу вам так-то, что у нас даже договоры сейчас энергоснабжения с

14:15

Speaker A

Теоретически это могут быть кибергруппы, которые прорабатывают этот вопрос, длительно работают, и то должно совпасть ряд условий. Ну, мы знаем примеры. Если вот я, вы мне задали первый вопрос про различные кибератаки, их, ну, достаточно много. Вот, например, Европейское сообщество за 2025

14:32

Speaker A

Вот в связи с этим какая главная киберугроза может быть для потребителя, то есть для человека или для компании, который взаимодействует с энергетическими компаниями? Как вы считаете? И вообще, есть ли она, может, этого нет? Не, ну в данном случае, если

14:50

Speaker A

год рассмотрело 3 000 инцидентов, да? Это в основном Европа. То есть есть различные отчёты, где рассмотрены инциденты там от 3 000 до 5 000, то есть, ну, проработаны, то есть их достаточно много, и многие из них на слуху.

14:57

Speaker A

То есть, ну, которые связаны с использованием компьютера. Ну, то есть только, например, какая-то утечка персональных данных может быть.

15:05

Speaker A

А в нашей стране они всё-таки существовали? Ну, мы же не исключение, давайте вот так от всего мира. У нас тоже какие-то инциденты происходят, но мы же видим, что, в принципе, это, ну, если что-то происходит, это не такая уж мм чтобы все

15:24

Speaker A

очень важно такая личная как бы личная дисциплина или там кибегиена, как говорят, которая свойственна человеку.

15:33

Speaker A

об этом заговорили. Угу. Я вот не помню таких крупных событий в России, по которым как бы, ну, вот печати везде проходила. Возможно, они, то есть это как бы процесс объективный, по правде, то есть всё равно где-то что-то уязвимо, да. Ну и такие случаи были, но они были

15:49

Speaker A

мир не стоит на месте. То есть если появляется угроза, то м после против каждой угрозы предполагается использование каких-то мер. А в нашей стране даже, да, вот эта возячка персональных данных, она очень хорошо проработана. У нас давно существуют законы,

16:06

Speaker A

за линией энергетики, если мы посмотрим новостную ленту. А если посмотреть за рубеж, то достаточно очень много различных атак. Это как бы, если взять там за какие-то кибергруппы, то мы это видим. И, ну, наиболее такое известное сейчас это уже

16:22

Speaker A

Поэтому сказать человеку, что он, работая с с электронным оборудованием или он работает с бумажками, где там больше угрозы, тоже трудно. Угу. А если мы берём какие-то промышленные объекты, огромные заводы, вот здесь [откашливается] на этапе взаимодействия тоже в цифровой

16:43

Speaker A

лет пять это атаки на логические контроллеры со стороны проиранских хакеров на США, да. И там приводятся примеры только официальные, потому что не все же на поверхности известны. Приводятся примеры там, поражении семидеся ну, в общем, центральных, а, каких-то устройств СУТП, да? Потом очень много

17:00

Speaker A

Опасности. И эти опасности существуют. Есть рискоориентированный подход, чтоб с ним бороться. Это в любой области.

17:07

Speaker A

различных инцидентов описаны в службах США. Там, ну, например, про китайских хакеров. Вот недавно писали, что они были в одной энергетической компании больше года существовали. Несколько инцидентов проходило по Европе по атакам на ветряные мельницы, всякие там солнечные устройства и так далее. Там в Германии

17:27

Speaker A

опасаться-то этому? Ну какие мы перед собой видим угрозы? Если вы вот личный человек, у вас персональные данные есть.

17:34

Speaker A

там до 2 000 устройств было вне мониторинга. Совсем недавно в Польше было около тридцати средств вне мониторинга. Более того, там была остановлена, ну, согласно печати, даже турбина паровой станции. В информационном поле таких очень много разборов. То есть это как бы, ну, не

17:56

Speaker A

Хорошо. А заводы? заводы. Ну у них же как бы свои требования. Это критически коммерческая тайна может быть, там может быть всё, что угодно. То есть, условно говоря, у нас законодательство регулирует различные информационные системы, государственные информационные системы АСУТП критические

18:13

Speaker A

новость. В том числе многие из них приводят к ущербу, то есть вот которые с DOS-атаками, там, с вайперами различными, то есть уничтожителями. То есть это, в принципе, как бы, ну, я бы сказал, это объективная, это уже такие полноценные кибератаки,

18:30

Speaker A

У нас два базовых регулятора существует, ну, в гражданской сфере, да, это ФСБ. ФСБ это криптографические методы и, а, контроль критической инфраструктуры в рамках системы обнаружения, предупреждения, ликвидации компьютерных атак. И второе направление - это некорпитографические методы - это встек

18:53

Speaker A

да. Да. Ну, как правило, понимаете, в чём смысл? Вот хакер, если мы возьмём один, у него должен быть мотив. Мотив.

19:09

Speaker A

Поэтому, ну, нам сказать, что этих угроз не существует, нельзя. Но сказать, что всё это открыто и вообще доступно, нельзя тоже. Почему? Потому что есть меры защиты, есть наказание за это.

19:22

Speaker A

Мотивы их, как правило, два в основном. Это первый прогосударственный мотив. Геополитика. Это нанести разведке в первую очередь. Второе, может быть, нанести какой-то ущерб.

19:30

Speaker A

То есть это объективный процесс. Хорошо. А посмотрим тогда немножко в другой плоскости. А вернёмся опять к этой цифровизации, цифровым подстанциям, цифровым двойникам и так далее. Вот энергетические компании прибегают к услугам программистов, разработчиков, этишников, а в части, соответственно, цифровизации своей инфраструктуры.

19:57

Speaker A

Второй вариант — это деньги. Деньги — это, как правило, уровень криминала или тех хакеров прогосударственных, у которых задача от государства существует собрать деньги.

20:09

Speaker A

Какой? Нет, дело в том, что проблема цепей поставок или от поставщиков, она очень актуальна в наше время она актуальна для всех областей. И, в принципе, она родилась даже, знаете, где? А в открытом программном обеспечении первоначально, когда началась программащения начала

20:28

Speaker A

Да, они используют различные...

20:48

Speaker A

Второе, когда идёт разработка, подключаются различные исполнители тоже со своими лицензиями, своими там культурой, программиро стилями, программиро языками, экосистемами, то здесь, конечно, возникает вот эта проблема э с поставщиками. С ней точно так же, как эта проблема возникла, точно так же и борятся. То есть есть

21:13

Speaker A

стандарты, есть правила, есть меры, да, они очень сложны. То есть это в том числе и энергетическая компания, она должна тоже точно так же уделять этому внимание реальное. Очень многорабатывать вот такие алгоритмы защиты при заключении договоров с подрядчиками.

21:30

Speaker A

Обязательно. То есть первое - это до это договорные организационные проблемы. Они должны а проверять подрядчика комьюнити, то есть культура этого комьюнити, наличие у него лицензий.

21:44

Speaker A

То есть они должны быть известны. А есть не просто, что они даже какая-то уязимость. Вот возникла ошибка.

21:51

Speaker A

Что с этой ошибкой делать? Они должны быстро ответить. А если они уже банкротились, кто ответит? Угу.

21:57

Speaker A

То есть или они ушли с рынка, ещё что-то, то здесь это договорная культура обязательна, то есть проверять. Второй момент - это технические средства, это просматривать список компонентов. То есть эти компоненты должны там проверены на уязвимости, то есть полная

22:12

Speaker A

инвентаризация должна быть. Сейчас достаточно много идёт работ в этой области и в нашей стране, и за рубежом.

22:19

Speaker A

То есть это в нашей стране прямо очень пристальное внимание вот этим спискам заимствованных компонент различных. И особенно в период, когда были агрессия со стороны коммьюнити открытого программного обеспечения, вот это протестное было, то, конечно, сейчас очень много внимания этому уделяется. различными структурами

22:45

Speaker A

и регуляторами и компаниями. То есть это как бы важная угроза и конечно с нем борются.

22:53

Speaker A

А вот с внедрением искусственного интеллекта а проблемы и риск повышения киберугроз он как-то ощутим или нет?

23:04

Speaker A

Ну, конечно, ощутим. Вы когда сказали в начале, что кибербезопасность там топовая тема, вот топовых тема их две: кибербезопасность и искусственный интеллект. И на стыке, на стыке тоже вообще просто получается бум, да. Ну что такое искусственный интеллект? Мы говорим о машинном обучении.

23:21

Speaker A

Угу. То есть многие там учёные, они вообще отрицательно относятся к этому термину, к термину искусственному интелек. А как нужно AI, правильно? Или как они?

23:32

Speaker A

Нет, нет. Ну просто все считают, что это как бы аппроксимирующие модели. А модели, то есть вот так математики так говорят, да?

23:43

Speaker A

В среде нормативно-технической в основном говорят об искусственном интеллекте как о машинном обучении. Машинам обучения, да, это модели, они, как правило, приближённые, но они дают быстрый эффект. Быстрый эффект. Особенно мы почувствовали это эффект с лингвистическими моделями, да. И в этом

24:05

Speaker A

плане искусственный интеллект, правильно сказать, в нашем случае, машинное обучение в нашем случае то потому что искусственный интеллект часто говорят о каком-то футуризме, там восстание роботов, там и так далее.

24:18

Speaker A

Ну, сейчас об этом просто так говорят везде. И он же на самом деле внедрился во все отрасли области, да? Но он внедрился в какой области? Ну, я хочу сказать, ну, в основном это лингвистические модели, но не только. То есть многие вот эти

24:31

Speaker A

апроксимирующие модели, они реально дают быстрый эффект. И если мы берём кибербезопасность, то здесь три момента.

24:38

Speaker A

Это с помощью методов искусственного интеллекта снизилась квалификация, а нарушителей тех же. То есть они могут воспользоваться быстро какими-то средствами автоматизации.

24:50

Speaker A

Автоматизация, которая является представляет различные генеративной модели, лингвистической модели и быстро создать какой-нибудь там вирус. То есть раз. Второе, масштабность. То есть искусственный интеллект, как любое средство, мощное средство автоматизации, оно позволяет, ну, в общем-то, масштабировать, создавать всякие, ну, в

25:12

Speaker A

общем-то средства помогать что-то контролировать намного больше, чем человек. Это и время, третье время. То есть это может быть очень быстро сделано, если человек там потратит, ну, даже вот на анализ какой-то информации, там проверку там длительное время, то, ну, искусственный интеллект в данном

25:33

Speaker A

случае, он может это всё достаточно быстро сделать. Да, и здесь есть, по правде, это всё поверхность айсберга, потому что за ним лежат огромные разработки различных моделей искусственного интеллекта, вычислительные средства, структуры, там суперкомпьютеры государственные программы. То есть, ну, внешне, если вот

25:55

Speaker A

так посмотреть, для злоумышленника и для защитника, они дают реальный эффект, как я уже перечислил, время, масштаб и можно даже снизить квалификацию. Но на сегодняшний момент развития машинного обучения мы не получаем что-то суперновое.

26:14

Speaker A

То есть он что, индексирует? Известные подходы и позволяет их использовать. То есть это есть такой термин аугументация, то есть какие-то дополнительные возможности. Ну, условно говоря, простой человек, он видит там на расстоянии там, скажем, 150 м, а с помощью бинокля он может видеть там на 5

26:35

Speaker A

км, с помощью телескопа там может рассмотреть Луну. Точно так же искусственный интеллект даёт ему колоссальные возможности что-то выполнить. И здесь палка о двух концах. То есть здесь зависит, как быстро вот эти возможности реализуются. То есть с одной стороны

26:52

Speaker A

злоумышленники создают вредоносное программное обеспечение, и уязвимости, а с другой стороны, защитники точно также могут быстро искать эти уязвимости и их исправлять.

27:05

Speaker A

То есть агентами, да? Ну агенты - это искусственный интеллект, который сам принимает решение, да? Здесь различные средства могут быть. Агентно.

27:14

Speaker A

Это сейчас как бы модно, потому что мы агент запустил, он что-то делает, ему поставили задачи, он сам её выполняет.

27:21

Speaker A

Как правило, эти задачи они детерминированные. Ну, образно говоря, что-то новое или, ну, я вот приведу пример. Вот мы на фирме создавали документацию на средства, и когда создавали с помощью искусственного интеллекта, ну, практически всё было некачественное.

27:40

Speaker A

Есть такая шутка, что там машинообучения - это ошибки первого рода, ошибки второго рода и уверенность, что его результат правильный. Да. И то есть он создаёт сам чётно придумал. Это лежит в особенностях современных методов машинного обучения вот эти галлюцинации,

28:00

Speaker A

потому что он, если там копать в математике, он не плохо работает с пропусками. Угу.

28:06

Speaker A

То есть вот так. И он галлюцинирует здесь. А вот когда нам надо что-то человеку помочь, помочь, ну, привожу пример, что человек сделал качественную документацию, он продумал, он специалист, он работает, он чувствует.

28:22

Speaker A

Вот давайте сейчас проверим с помощью искусственного интеллекта. Здесь искусственный интеллект даёт колоссальную помощь. Он проверит на какие-то ошибки, подскажет, но принимает решение человека. Он может перевести куда-то простейшие функции. Ну, например, мы пишем скрипты для различных систем.

28:39

Speaker A

Угу. ну, совершенно разных для каких-то вариаций Линкса, там, Виндоуса, там MacOS, Андроида, там на iOS и так далее.

28:48

Speaker A

Можно написать на просто человек сформулирует этот скрипт и искусственный интеллект переведёт его в синтаксис, да? Ну, опять же, человек как бы контролирующий, он принимает решение, но это делается, ну, колоссально быстро, да, и много таких вот напряжть стандартный сайт, сделать

29:09

Speaker A

какую-то базу, там, может быть, группа работать будет программистов там, я не знаю, там, месяцами, а это можно сделать за час. Но другое дело, что опять же специалист должен всё это посмотреть, то есть это как дополнительные возможности.

29:23

Speaker A

То есть в этом плане искусственный интеллект, он, в общем-то, даёт эффект и нападающим, и защищающимся. И иногда даже вот если посмотреть квалифицированных специалистов, что жещаем 70 он даже больше даёт.

29:37

Speaker A

Но есть особенность, если мы касаемся энергетики. В энергетике в чём особенность? То, что у нас разделено два сегмента. Это IT-сегмент и сегмент операционный.

29:50

Speaker A

Операционный сегмент - это специализированные средства, специализированные протоколы. Они не их в реальном времени не остановить, не заменить, не обновить. То есть и любое обновление несёт намного больше рисков, чем в корпоративной системе. В корпоративной системе что-то вышло из строя, мы её восстановили в горячем

30:11

Speaker A

резерве или там или в тёплом, или в холодном. А здесь нет. Здесь может что-то остановиться реальности. Должен быть макет какой-то. Все состояния должны быть проверены. Это, ну, архисложная работа тоже специалист. И вот здесь вот искусственный интеллект, он опасен для энергетики с этой стороны.

30:30

Speaker A

Угу. Потому что он даёт огромное быстро прорабатывать любые уязвимости, да, а обновить их сложно, да. Поэтому здесь мы включаем уже другие какие-то возможности исходства интеллекта, которые могут подсказать, какие состояния, какие там каскадные изменения. могут быть, ну, тоже моделировать. То есть я считаю, что

30:52

Speaker A

это, как и в любой технологии, она приносит и плюс, и минус, да. И есть ещё, по правде, третья сторона - это атаки, связанные вообще с искусственным интеллектом, то есть, ну, там изменение данных, там неправильное обучение, там воздействие на модели, на

31:12

Speaker A

данные и так далее. То есть, то есть, когда искуст, когда когда идёт атака на искусственный интеллект, да, но они, как правило, вот на сегодняшний момент они не являются для нас, ну, такими критическими, ну, не критическими, они в основном на

31:25

Speaker A

сегодняшний момент они больше академические. Если взять статистику, статистику она они ещё не вышли на этот уровень, но уже но уже сообщество об этом думает. Есть документы, там уже лет 10 даже пытаются проводить сертификацию, там уже много лет даже в база данных в

31:42

Speaker A

стекке есть угрозы связаны с искусственным интеллектом. То есть они прорабатываются. Другое дело, что они не вышли сейчас на первый уровень. На первом уровне сейчас работают все старые угрозы, то есть там типа шифровальщики.

31:55

Speaker A

Угу. То есть как они были, так и они остались первые. Там какие-то глобальные операции. То есть вот так. Искусственный интеллект - это новая технология, к которой мы должны внимательно относиться и максимально её использовать.

32:08

Speaker A

Но это всё-таки возможности. Вы считаете, что искусственный интеллект - это расширение возможности человека? Это колоссальное колоссальное расширение возможностей человека на сегодняшний момент, но на сегодняшний момент не более того.

32:21

Speaker A

А мы говорим про генеративные AI, мы говорим про Мы говорим вообще про машинное обучение. Ну, не только там классические на нейронные сети, а наиболее мощный прогресс - это лингвистических моделях, которые позволяют нам быстроть речь, текст, звук. Ну вот

32:43

Speaker A

здесь же как бы вы прямо прямо подвели к теме фейков. Ну да, да. Сейчас вся Я следующий вопрос хотел про фейки.

32:51

Speaker A

Ну если взять кибербезопасность всю область, то основная мера защиты - это люди. Угу. У то есть и самая такая универсальная мера защиты - это тренинги.

33:02

Speaker A

Ну вот в каком плане тренинги? Ну во всех. Вот понимаете, вот если вы не не отрабатываете, не учитесь целый день, не тренируетесь в области кибербезопасности, это очень динамичная область, в отличие от многих других областей классических, которых можно там

33:18

Speaker A

выучить какие-то основы, и они будут действовать всю жизнь, то кибербезопасность - это одна из самых динамичных областей. Кстати, также искусственный интеллект, то есть постоянно каждый новый день приходят какие-то новые угрозы, новые виды, новые атаки. И люди в этой области должны быть

33:38

Speaker A

тренированы. То есть они должны быть готовы, то есть они должны быть внимательно относиться, тренировать какие-то ситуации.

33:47

Speaker A

Про людей вы имеете в виду сотрудники компании? Сотрутни сотрудники компании. Ну и все, то есть понимаете, то есть даже мы просто граждане. Ну, мы тоже должны понимать, ну, вот с мошенниками пример. То есть вы, у вас какие-то знакомые и так далее

33:58

Speaker A

столкнулись с мошенниками. Может вы лично вы получаете новую какую-то информацию там в любом канале, не знаю, там в Максе или в Телеграме, там вступить в какую-то группу. Вы уже знаете, что это может быть мошенник. А если бы вы этого не

34:13

Speaker A

знали, вы могли там вступить в эту группу и могла бы быть попытка увода вашей там записи, ну и так далее. То есть, ну там, да, много случаев там с госуслугами, когда звонят людям и говорят, что мы вас записали на какую-то

34:29

Speaker A

там к врачу, а сейчас придёт эсэмэска, приходит эсэмэска отключая Госуслуг, а на самом деле они потом меняют пароли, допускают.

34:37

Speaker A

Там очень много таких вещей. Ну, об этом вроде уже говорят, да. Ну я хочу сказать, вот когда вы чуть потренировались даже сами, а в корпорациях это обязательно, потому что да, и я к чему это сказал в этой тренировки? То, что есть атаки в

34:51

Speaker A

кибербезопасности, против которых нет абсолютной защиты. Это атаки социальной инженерии, доведены до высшего там мастерства. И даже опытные люди, я лично знаю, которые вот с очень опытные специалисты, да, они всё равно остаются людьми, да, людьми. И эти социа, да, почему? Потому что они основаны на

35:12

Speaker A

доверии. Ну, если не доверять человеку, то как бы скучно жить, да? То есть всё равно есть какие-то моменты, они связаны и с особенностью человеческого организма, и с ограниченностью восприятия, и так далее.

35:26

Speaker A

То есть если за человеком наблюдать, наблюдать, отслеживать его всегда можно обмануть. На этом основана социальная инженерия, манипуляция доверием, да. И вот сейчас искусственный интеллект, он прямо дал бомбу в социальной инженерии. То есть можно поделать голос, вот эти дифейки, [откашливается]

35:45

Speaker A

дипфейки, голос, фишинг, письма можно о искусственный интеллект позволяет создать огромное количество писем точечно под вашу специальность, под вас лично, под психологический портрет.

35:58

Speaker A

может собрать информацию, то есть и здесь уже без тренинга никуда не деться. То есть и вот как бы как раз вот в плане социальной инженерии это, наверное, самый высокий эффект искусственного интеллекта при нападении, но точно так же и обратная сторона, то есть тоже все

36:18

Speaker A

эти как бы накопленные атаки, на них учатся, создаются наборы, там индексируются и так далее. То есть и обратная сторона, значит-то защитная сторона, она тоже может использовать тот же искусственный интеллект для борьбы с теми же фей дефейками. То есть это как бы

36:37

Speaker A

то есть некая разведка и контрразведка, да? Да. Не, ну пуля и броня. Пуля и броня да.

36:44

Speaker A

В целом так. То есть правильно ли я услышала, что всё-таки вы за искусственный интеллект?

36:49

Speaker A

Не, я объясню, я объясню ситуацию. Прогресс никакой не остановить. Его просто это всё абсолютная иллюзия. Это, я не знаю, какая-то деревянность. То есть такое вот последнее время, а происходят такие случаи вот по поводу даже кибербезопасности.

37:08

Speaker A

А в какой-то компании, я слышала, сотрудница, а готовила отчёты о проделанной работе и загрузила, видимо, в Deep ПСИК этот отчёт. Ну, не знаю, с какой целью.

37:22

Speaker A

Скорее всего, чтобы он как-то это всё причесал, красиво изложил, чтобы она показала руководству. Ну, эту сотрудницу уволили, а потому что якобы вот в этих отчётах была коммерческая там тайна, косльная информация и так далее. Вот такой ещё внутренний, да, на самом деле процесс

37:41

Speaker A

кибербезопасности ещё и внутри самой компании между сотрудниками. Да, я когда говорю прогресс не остановить, я же ну не говорю про все дозволенности. и так далее. То есть любая технология, она должна быть контролируемая. Это было испокон веков. Это когда там и атомное

37:56

Speaker A

оружие создавали, там и любые технологии интернет, я не знаю. Ну, ну любые технологии, любые технологии, там самолёты, машин, существуют для них какие-то правила, да, они создают опасности в области информационной безопасности. Опасность - это угроза, это её синоним, да. Поэтому,

38:17

Speaker A

естественно, процессы, прогресс не остановить, но им надо управлять, да, управлять в интересах государства, да, государства и людей его, да. Поэтому сейчас бум, в общем-то, определённый бум у человечества с этими технологиями, не только ими. Ну, то есть это современные

38:36

Speaker A

передовые технологии, их надо максимально использовать. Это понимают все. Не все, вы знаете, многие люди относятся негативно очень к новым технологиям, но это было всегда ипокон веков, так как вы говорите, мы не можем отрицать прогресс. А, но тем не менее,

38:53

Speaker A

вот если мы говорим про машины обучения, а сейчас на самом деле что происходит, а, в образовательной, например, берём сфере, что сейчас все рефераты, все доклады и там дипломы, а, пишутся за, ну, можно сказать, несколько часов, а, благодаря различным вот этим компонентам

39:13

Speaker A

машинного обучения. В связи с чем возникает вопрос, а все преподаватели понимают, что прогресс не остановить?

39:23

Speaker A

Запретить использовать опять же эти возможности, ну непонятно вообще как, каким образом. То есть здесь вот с точки зрения, на самом деле, а это всё-таки благо или это всё-таки что-то такое опасное, у нас всегда будет, наверное, риторический вопрос. Ну, я согласен

39:43

Speaker A

риторически, но не совсем так. Понимаете, в чём момент? Что я как технарь скажу, а не как гуманитарий, да, вожей области есть цели и задачи. Вот что мы должны достичь в нашей стране. Мы должны, например, поставить цель, ну, например, быть первым в мире

40:02

Speaker A

в в области, во всех областях, там долгожительство, долгожительство, там, я не знаю, автоматизация, науки. образование, образование медицины да энергетики, да, да, в спорте, да, энергетики, да, там и так далее, да, го есть показатели какие-то технические, да, и сейчас мир он другой. Вот те люди,

40:29

Speaker A

которые хотят закрыться от новых каких-то явлений и так далее, это, ну, самый неправильный подход. Ну, типа, спрятать и появилась какая-то проблема.

40:38

Speaker A

Давайте её не замечать, спрячем голову в песок. Если взять менеджмент, то это худшая технология просто промолчать.

40:45

Speaker A

Лучше уж как бы какое-то отрицательная, в общем-то, реакция, чем, ну, просто не, в общем-то, не видеть этого. И что мы хотим? Мы хотим повысить производность труда. Значит, мы должны использовать искусственный интеллект. Если мы хотим повысить способности человека думать, в

41:05

Speaker A

чём он должен думать? Вот я объясню ситуацию, что, например, в Китае сейчас отменили классические бумажные диссертации.

41:15

Speaker A

Почему? Потому что они эти диссертации, они действительно генерация искусственным интеллектом. Но когда они генерация, их же тоже же надо же править. Я повторил, что на сегодняшний момент писать промт.

41:26

Speaker A

А писать промты, да? Не только вот я объясню ситуацию. Слушай, мы вот не смогли создать идеальные документы по средствам.

41:34

Speaker A

Всё-таки там сидел сначала человек, который который использовал искусственный дилект как корректировка форматирование там выявление противоречий, выявление ошибок, синтаксических ошибок. И то он выявляет не всё. То есть вот я вот личной опыт как бы у меня редакторской деятельности есть, то есть это мне

41:54

Speaker A

колоссально помогает, но это не всё равно надо дальше самому посмотреть. и посмотреть с твоей точки зрения человеческой, да, а не а искусственный интеллект - это общая информация, общестатистическая.

42:07

Speaker A

Я бы даже могу привести примеры, как можно занести и натренировать искусственный интеллект, ну, к абсолютному абсурду. Вот сейчас я расскажу, потом расскажете или давайте сейчас, да. И да, вот дети стали списывать, ну, значит, им надо ставить другие задачи.

42:26

Speaker A

Вот я про Китай хотел сказать. Я не говорю, что это лучше или хуже. Я просто говорю их путь. Они ушли от бумажной работе к техническому. То есть человек защищает, например, что он сделал мост.

42:37

Speaker A

А каким способом он сделал мост, неважно. Вот если он с помощью искусственного интеллекта сделал его за ночь, то это важно. Он сделал это мост. Он принёс пользу. Или он сделал космический корабль, или сделал там какая-то школьница сделала браузер, и родители

42:57

Speaker A

запрещали начем-то пользоваться. Она сама спонсор искускуст интеллекта. Если он сам будет писать это, он может это написать, но будет ли это лучше? Лучше это то же самое, но можно же копать лопатой огород, а может приехать трактор. А в будущем может быть там

43:14

Speaker A

лазер его скопать за секунду. и что мы запретим этот лазер, условно говоря. Поэтому надо менять сами подходы, да, но подходы поменяются когда, когда будет цель. У этих преподавателей сформирована цель и задачи. Если их нету цели и задачи, то это в основном они

43:36

Speaker A

обращаются к тому, что сами не способны сделать. Вы про студентов? Да, про студентов, про школьников. То есть преподаватели сейчас такая динамическая область, что этот динамизм должны все отслеживать. А отслеживать ему могут люди с высокой доле мотивации.

43:51

Speaker A

У этих преподавателей мотивации нет. Вот в чём парадокс-то. То есть нужен какой-то какая-то инициатива, за которой должен стоять амбициозный лидер. Он создаёт команду, которая выполняет эти задачи. Он их мотивирует, они мотивируются, и тогда получа есть результат. А если нету цели, задачи, ну,

44:19

Speaker A

как древние греки говорили, если ты не знаешь, куда плыть, то любой ветер тебе будет, значим-то, непопутным, да? И здесь вот этот искусственный интеллект, он совершенно меняет всю структуру. Я могу сказать, что какие-то зачатки, они были и в старое время. Вот я, когда

44:35

Speaker A

учился, ну, я не мог одолеть, честно могу сказать, извините, я технар не гуманитарий, Войной мир, но мне тяжело было. Я читал военные баталии, да, девушки читали про любовь, да, и войну мир листали. Были шпаргалки какие? То есть были обзоры, их на

44:53

Speaker A

фотографии давали аналитические. Сейчас искусственный интеллект делает точно такой же обзор. Да, и как бы и вот эти вот школьники, они уходят в другое пространство.

45:04

Speaker A

Другое пространство. Они работают там уже с другим информационным полем и так далее. И значит, им его надо менять.

45:12

Speaker A

Я больше могу сказать, есть в Соединённых Штатах много работ, в которых учёные пишут, что вот этот раздел был подготовлен с помощью модели искусственного интеллекта. Но я повторяю, модель искусственного интеллекта - это аппроксимирующие модели. Это не сверхъестественный интеллект. Это модели, которые которые

45:34

Speaker A

настроены на каких-то входных данных. Да, и если я там лингвистический, то язык он ограничен. То есть, условно говоря, там, ну, не знаю, там 50.000 рублив в китайском языке его комбинация.

45:47

Speaker A

[откашливается] То есть, условно говоря, то в каких-то других областях должны быть колоссальные эти данные. Они колоссально подготовленные, там у них тоже свои проблемы. То есть вот он работает с опормеющими моделями. И здесь ничего такого такого нету, потому что

46:03

Speaker A

принимает решение человек. Он посмотрел результат, он проверил достоверность. Вот если я там пользуюсь искусственным интеллектом, то я понимаю, что 50% будет недостоверно. Я должен посмотреть какой-то объяснение, если оно существует. Искусственный интеллект, он ограничен в объяснении, да, так как это,

46:24

Speaker A

ну, в глубине лежат, условно говоря, простейшие сумматолинейные, они не могут объяснить на сегодняшний момент на уровне нашей науки, в отличие от других всех а точных моделях, потому что точных моделях заранее понятен закон распределения, там структуры и так далее. То есть вот минимум объяснения,

46:46

Speaker A

значит, человек должен принять решение. Да, искусственный интеллект создал нам новую вызов. Он вызов перед человечеством создал. И человечество должен этот вызов принять, а не прятаться, не закрываться от него, а принять его. И я объясню, почему, да, потому что мы живём в обществе

47:05

Speaker A

государства. Если бы мы жили бы, в общем-то, как какие-то там растения в Африке, цвели бы там и так далее, приносили плоды, и на этом дело бы закончилось, то ничего страшного бы не было. Но мы живём в государствах, да,

47:22

Speaker A

государство между собой конкурирует. Это может быть даже это лежит в основе кроманьонца, который как бы создан был эволюцией, там вышел из Африки или ещё откуда разделился на государственно. И мы видим, как эти государства с собой воюют. Причём, как это было и в Европе,

47:39

Speaker A

как в Латинской Америке и так далее, есть какие-то законы. Так вот, мы как государство должны себя защищать, защищать от каких-то других угроз.

47:50

Speaker A

Защищаться мы можем на сегодняшний момент только передовыми технологиями, да. Поэтому хотим, не хотим, мы должны эти технологии принять, адаптироваться по и адаптировати, наверно, создавать, да, чтобы мы были лидерами, мы должны их создавать, мы должны их быть в каких-то

48:09

Speaker A

вариантах первые, да, или объединяться, интегрировать, улучшать, да, но не мы не можем не только просто противиться, мы не можем быть наблюдателями, потому что наблюдатели они отстанут. Сейчас есть много теорий по развитию человечества, ну, например, такие, как там индустриальное общество или там,

48:34

Speaker A

ну, различные. Так вот, оди один из таких известных полов - это технологическая сингулярность. То есть развитые страны очень сильно отрываются от неразвитых стран. И если мы вот где-то встали, вот во IT - это 100%.

48:50

Speaker A

Где-то встали, нас моментально кто-то обойдёт. Мы не можем это себе позволить, потому что у нас ответственность перед нашими детьми.

49:00

Speaker A

Ну да. То есть вот так. Почему на сегодняшний момент, ну, короененец несовершенен, да? Мы должны себя защитить. Защитить мы можем только базисом.

49:10

Speaker A

Ну это ещё какой-то и технологический суверенитет для страны. в наше время, вот когда у нас как бы глобальное противоборство, уровень человечества, я не знаю, когда-нибудь оно победит или нет, потому что много было футуристических прогнозов и многие футуристические прогнозы

49:29

Speaker A

позитивные, они не сбылись, да, сбылись, не сбылись, да. Ну, например, был прогноз в начале века, что как только появится оружие машего поражения, то все страны достигнут мира.

49:41

Speaker A

Да. оружие получили, меры не дости. А, а раз это прогноз опроверглигу и так далее. То есть я к чему хочу сказать, что я всё-таки привержен того, что, ну, в общем-то, бытию определяет сознание. А, хотя не всё так просто. Это

49:58

Speaker A

понятно, что мир намного сложнее лозунгов, да, но тем не менее сейчас определяет очень много определяет и является основным это технология. технологии. Это технологии определяют экономику в первую очередь, они определяют субъективизм, они определяют, ну, привлекательность, да, и поэтому мы

50:20

Speaker A

вынуждены эти технологии настраиваться. Я хочу сказать, что у нас в стране для этого много чего есть. То есть у нас хорошее, в принципе, школьное образование.

50:33

Speaker A

Хорошая математическая школа. У нас исторически хорошая математическая школа. В двадцатые годы девяностого года Санкт-Петербург математическая школа была ведущая в мире. В семидесятые года у нас сильная подготовка математиков была историческая. У нас многие школьники победители олимпиад. Вот совсем недавно наши школьники опять

50:54

Speaker A

победили на искусственному интеллекту. Да. готовил вот этот новый университет центральный, да, и эксперты там Касперского там и других. То есть, ну, какие, ну, реальные есть достижения. У нас есть мощные достижения, а, с в IT-технологиях. У нас огромное количество программистов вышло

51:17

Speaker A

из России. Ну, просто просто ведущих. Вот вышло из России, это, конечно, как-то грустно прозвучало. То есть у нас на самом деле вот на сегодняшний день, как вы видите, есть шансы на а том, чтобы быть в шортлисты лидеров по

51:34

Speaker A

технологиям. По технологиям. Ну как бы как вы считаете, вот сейчас на каком месте мы находимся? Мировом.

51:42

Speaker A

Мировом. Ну ну плюс-минус 7во. Нет, нет, нет. Есть реальная статистика. Реальная статистика по вложениям в науку.

51:54

Speaker A

про вложение в искусственный интеллект, по внедрению искусственной, по роботизации. Они, к сожалению, не хочу пессимизм наводить, они, к сожалению, невысокие, но есть отдельные отрасли, отдельные направления, где мы занимаем какие-то области. И даже если взять вот эту информационную безопасность, она у нас

52:16

Speaker A

очень сильная. То есть первая у нас историческая математическая она сильная. Немного стран, стран мира имеют свою криптографию, причём, ну, достаточно сильная криптография. То есть, раз у нас очень хорошие нормативные документы, в каких-то направлениях мы лидеры даже. Вот как бы

52:37

Speaker A

не смешно немножко. Тут, я имею в виду много пессимизма у некоторых. Я вот могу сказать, как в этой области, то есть у нас есть реальные регуляторы, они, ну, как бы очень современные, эффективные документы. Причём иногда вот берёшь какой-то документ, он даже простой,

52:54

Speaker A

какой-то там методический документ, да, и начинаешь его анализировать западными. Ну, например, методический документ вот управления уязвимостями. И гордость за нашу страну, что он действительно качественно сделан. стандарты, то есть есть реальные направления, да, но технологически мы понимаем, что у нас есть потенциал

53:17

Speaker A

вот технологический, да, и хотелось бы этот технологический потенциал поднять, да но условно говоря, у нас хорошее наследие, хотим мы, не хотим, как бы нас кто-то не критиковал, мы страна, которая первый полетела в космос. И я читаю частые книги, которые там, ну, могут

53:37

Speaker A

критиковать нашу страну или ещё что-то, но это факт, его никуда не денешь. То есть его нельзя сфальсифицировать.

53:43

Speaker A

То есть мы реально реально вышли, да, достигли это огромное количество технологий. То есть это и технологии психологические, и химические, и математически, да, и до сих пор, да? То есть у нас хорошая история. Хорошая история, да. И много мы не утратили и

54:02

Speaker A

чего-то достигли. И огромное количество других направлений, да, эти. Ну, мы первый самолёт создали, например, Можейского.

54:11

Speaker A

Угу. То есть, да, он первый как бы ещё может огромное количество приводить всего, да, приводить, да. То есть у нас есть потенциал, у нас есть улеские амбиции, есть образование, есть территория, есть история. То есть я считаю, что как бы

54:31

Speaker A

у нас хорошие перспективы, да, безусловно. Я знаю, я как оптимист, да, согласна, если взять вот те же информационные технологии, технологии, хотелось бы какие-то моменты, чтобы они были лучше, но нечего бога гневить. И та же информационная безопасность. У нас

54:50

Speaker A

сообщество хорошее, у нас кибервойска, да, не все страны мира имеют. В общем, у нас огромные перспективы, и наша задача во имя будущего наших детей, нашего человечества, нашего великого государства, а становиться с каждым днём лучше, обучаться, улучшать технологии, нормативно-правовые акты, в том числе и

55:18

Speaker A

по этому поводу, и в других отраслях, развивать науку, улучшать образование, медицину. Ну и, как говорится, да, будет так, да. Более того, мы, в принципе, заложники этой ситуации. Мы не можем себе позволить сейчас отстать из-за технологической сингулярности. Да, мы

55:37

Speaker A

рано или поздно, ну, считается там такая традиционно, что русские запрягают долго, но быстро едут. Да, ну давайте уже быстро поедем. Я думаю, что как бы это неизбежный процесс, да, если мы хотим хотим воплотить наши мечты и заботиться о своих о своих детях, да, в общем-то,

56:01

Speaker A

всех, кто живут, объединён, в общем-то, нашим миром, да, выхода другого у нас у нас нет нет выхода. Мы должны там и мы будем и мы будем да и на этой прекрасной ноте сегодня мы закончим. Алексей, огромное вам спасибо. Было очень интересно вас

56:21

Speaker A

слушать. Огромное удовольствие. Слушать можно вас бесконечно. Будем с удовольствием ждать вас в своих следующих выпусках, как только у вас будут, а, возможности и время. Уважаемые подписчики, пишите свои комментарии, свои вопросы внизу под этим видео. И до новых встреч.

56:40

Speaker A

До свидания.

Topics: кибербезопасность энергетика искусственный интеллект Stuxnet кибератаки цифровизация критическая инфраструктура киберугрозы Россия эксперт


---
This is the markdown twin of https://sozai.app/transcript/cybersecurity-energy-myths-threats-ai-impact/ — the same content, without the markup.
Published by SozAI (https://sozai.app). Reuse and quotation are allowed with attribution and a link back.
Machine-readable index: https://sozai.app/llms.txt · data API: https://sozai.app/api/