Websense сообщила о QR-кодах в спаме

Websense сообщила о QR-кодах в спаме

Специалисты компании зафиксировали нежелательные рассылки почтовой корреспонденции, в которых для перенаправления пользователей на нелегальные фармацевтические ресурсы используются графические коды Quick Response (QR-коды).


QR-код - это двумерное матричное изображение, подобное широко известному и распространенному штрих-коду. Разница состоит в их информационной емкости: в QR-матрице может храниться существенно большее количество данных, нежели в традиционном штрих-коде. Система Quick Response предназначена в первую очередь для мобильных устройств; используя специальное программное обеспечение, владелец телефона или планшета может считывать такие изображения встроенной фото/видеокамерой и распознавать их. В настоящее время QR-коды используются для хранения и представления либо контактных данных, либо URL-адресов. Последний случай и привлек внимание злоумышленников.

По данным Websense, киберкриминальная схема была следующей. В присылаемых пользователям письмах содержались ссылки на легитимный ресурс 2tag.nl, который предлагает услуги по преобразованию данных в QR-коды. Ссылки, естественно, были сформированы таким образом, чтобы при переходе по ним пользователь получал уже готовое QR-изображение нужного содержания. Эту картинку предлагалось отсканировать мобильным считывателем и перейти по полученному в итоге URL. Закодированные в QR-матрице адреса вели уже на канадские фармацевтические сайты, где жертве активно предлагались очередные "чудодейственные пилюли" различного свойства.

Аналитики Websense отметили, что ожидают дальнейшего роста интереса к QR-кодам со стороны злоумышленников. Поскольку эти изображения не являются человекочитаемыми, пользователь не может без сканера определить, что за ссылки в них хранятся - а, следовательно, ему грозит попадание не только на рекламные и мошеннические, но и на вредоносные ресурсы с соответствующей начинкой. В такой ситуации многое зависит и от самих сканеров: в целях обеспечения безопасности средства считывания и распознавания QR-матриц должны не сразу передавать URL в браузер, а отображать раскодированную ссылку и спрашивать пользователя, действительно ли он желает по ней перейти.

The Register

Письмо автору

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru