Минцифры Свердловской области

✔️Рассмотрим 3 привычки, которые могут повлиять на безопасность.

🔍Самая опасная привычка — перестать замечать нюансы.

Злоумышленник не всегда ищет техническую уязвимость, которая может находиться в программном коде, иногда она кроется в рабочем процессе. Безопасность чаще всего нарушается не в момент какого-то драматического выбора, а в состоянии автоматизма.

Допустим, сотрудник привык, что руководитель пишет ему в мессенджере с короткими срочными поручениями.
Однажды приходит сообщение:
«Нужно прямо сейчас отправить документ. Это срочно». Если сообщение выглядит привычно, человек может даже не воспринимать его как потенциальную угрозу, потому что есть контекст, в котором человек привык действовать определённым образом. Наша реакция на срочность, на старание выполнить рабочие задачи как можно быстрее превращает нормальные человеческие качества в инструменты атаки.

🫩Усталость тоже является фактором киберриска.

Если сотруднику приходится каждый день проходить десять сложных проверок, система безопасности начинает восприниматься как препятствие.

В результате человек начинает использовать один пароль несколько раз, передаёт файл через личный мессенджер и т.д. Возникает новая проблема — теневая инфраструктура, созданная самими пользователями. Поэтому хорошая кибербезопасность должна учитывать и вопрос «что запрещено?», и вопрос «почему человеку вообще захотелось это обойти?»

✍🏼Самая недооценённая часть безопасности — культура ошибок.

Есть ещё одна причина, почему привычки важнее инструкций: люди могут ошибаться. Сотрудник может открыть не тот файл, перейти по ссылке, отправить документ не тому адресату. Критически важен не сам факт ошибки, а то, что человек делает после неё.

Если в организации принято скрывать инциденты, человек может решить промолчать. Если принято сообщать о подозрительных действиях сразу, тот же человек может обратиться в службу безопасности незамедлительно после ошибки. Поэтому привычка «сообщать о проблеме» иногда важнее привычки «никогда не ошибаться».

«Вам очень повезло родиться в это время, когда вы можете застать время становления ИИ», — отметил Евгений Викторович.

«Когда вы начнете свой карьерный путь, вам предстоит работать уже в агентской экономике. В этой среде вы должны понять в чем ваша ценность, чем вы отличаетесь от ИИ-агентов, что можете предложить и почему среди агентов именно вы как человек важны для работодателя. И держать в голове мысль, что в какой-то момент ИИ-агент может заменить вас на рабочем месте. В текущий момент рынок труда уже преобразуется и его захватывает такого типа конкуренция: человека и машины. Поэтому, возвращаясь к теме, искусственный интеллект должен стать для вас помощником, а не соперником», — сказал Министр.

👨‍🎓

«Я хоть иногда и задумывался о работе искусственного интеллекта, но не так глубоко, например, с точки зрения ИИ-агентов. Для меня эта лекция была полезной и информативной, много о чем предстоит задуматься. Спасибо нашему спикеру, я очень доволен тем, что он так развернуто ответил на все вопросы!», — поделился своим впечатлением один из учеников лицея.

🔉Дарья Александровна, исполняющий обязанности директора учреждения, отметила, что лучший показатель работы учреждения — это когда специалисты начинают рабочий день с включения компьютеров, входа в рабочие системы и звонков коллегам, и при этом всё работает в штатном режиме.

«Наша задача — включать в нашу жизнь инновации и комфорт, повышая ее технологичность. Выборный процесс, который мы пытаемся сделать еще более прозрачным и безопасным, не является исключением. Избиратели, проживающие в городе Екатеринбурге, которые будут голосовать на участках, увидят инновацию этого года — электронные списки избирателей. Информация о работе участков будет зафиксирована камерами видеонаблюдения, информация с которых будет передаваться в Центр общественного наблюдения Свердловской области. И все, кто захотят проконтролировать процесс голосования, могут обратиться в Центр и попросить показать определенный участок», — отметил Министр цифрового развития и связи Свердловской области Евгений Шонов.

ИИ в региональном контакт-центре «122»

В 2022 году была внедрена технология искусственного интеллекта в контакт-центр «122» для обработки обращений граждан по вопросам записи на приём к врачу. ИИ автоматически принимает и обрабатывает обращения по соответствующей услуге, что снижает нагрузку на операторов контакт-центра. ИИ изменил процесс: часть стандартных действий, которые раньше выполнял оператор, передаётся информационной системе. Оператор подключается в тех случаях, когда требуется нестандартное решение или дополнительное взаимодействие с гражданином.

ИИ в сфере здравоохранения

В медицинских учреждениях Свердловской области уже используются 7 ИИ-решений, например, для анализа маммографических исследований, компьютерной томографии и рентгенограмм органов грудной клетки. Помимо обработки снимков, искусственный интеллект анализирует электронные медицинские карты и помогает выявлять факторы риска у пациентов.

ИИ выступает как система поддержки принятия решения. Алгоритм анализирует большой массив медицинской информации и обращает внимание врача на признаки, которые требуют дополнительной оценки. ИИ выступает прогнозно-аналитической моделью, в которой специалист принимает решение.

ИИ и МФЦ

В 2025 году в МФЦ Свердловской области появился официальный чат-бот в национальном мессенджере MAX. Сервис предоставляет гражданам круглосуточный доступ к некоторым сервисам МФЦ, упрощая взаимодействие с учреждением. Сегодня чат-боты и голосовые помощники на основе ИИ уже обрабатывают обращения в МФЦ Свердловской области. Вместо ответа оператора на каждый типовой вопрос часть стандартных запросов обрабатывается автоматически. В важном элементе государственной инфраструктуры ИИ выступает дополнительным каналом взаимодействия с гражданином.

Платформа обратной связи как источник управленческих данных

Сама по себе «Платформа обратной связи» не работает на основе ИИ. Однако для государственного управления она создаёт большой массив структурированных данных о проблемах, которые жители выявляют на территории региона. Это создаёт основу для дальнейшего применения алгоритмов машинного обучения и анализа данных: обращения можно классифицировать, объединять по темам и территориям, выявлять повторяющиеся проблемы и отслеживать динамику их решения.