Составлена динамическая карта киберугроз

Составлена динамическая карта киберугроз

Группа независимых исследователей HostExploit представила новый инструмент, позволяющий отслеживать географическое распределение и концентрацию зловредного контента в интерактивном режиме. Проект Global Security Map был разработан совместно с российскими экспертами Group-IB и датской аналитической компанией CSIS.

Интерактивная карта киберопасности является пробной попыткой отобразить в географической привязке флуктуацию уровней вредоносной активности, замеряемой по особой методике HostExploit. Разработанный экспертами алгоритм индексации уже несколько лет применяется ими для оценки загрязненности АС-систем; результаты регулярно публикуются в виде квартальных отчетов Top 50 Bad Hosts & Networks («50 самых неблагополучных хостов и сетей»). Отныне эта же статистика и история ее изменений будут доступны на отдельном сайте в разделении по странам.

В настоящее время в базе HostExploit числятся около 41 тыс. публичных АС-систем разной величины, и точно привязать их к определенным регионам порой чрезвычайно трудно. Одним из верных показателей географической принадлежности АС, по мнению экспертов, является страна ее регистрации. Для получения результатов по региональным доменам в каждом были просуммированы уровни криминальной активности по всем прописанным в нем АС. Итоговые сводные рейтинги Топ 10 и Топ 50 неблагополучных стран участники проекта Global Security Map представили в дебютном отчете о глобальной безопасности.

Согласно полученной статистике, мировым лидером по уровню загрязненности в настоящее время является Литва (с индексом 369,02 по 1000-балльной шкале), в 92 АС-сетях которой обнаружено большое количество C&C ботнетов, серверов ZeuS и фишинговых сайтов. Половину «грязной дюжины» (индексы выше 200) составили страны бывшего СНГ. США заняли 11 место, Россия ― 7-е (ZeuS, спам, эксплойт-серверы). Самой «чистой» страной из 219 оказалась Финляндия (142 АС-системы), ведущий телеоператор которой, TeliaSonera, применяет политику нулевой толерантности в отношении абьюзов, передает securelist.

Интересное перераспределение мест произошло при попытке определить разброс зловредного контента по физическому местоположению АС-инфраструктур (на основе данных маршрутизации). Некоторые страны, ― например, Британские Виргинские острова, Голландия, Люксембург ― сразу выпали из ведущей десятки, в которую подтянулись Франция, Германия и США. Место лидера в непочетном списке занял Азербайджан, поднявшись со 2 места; Литва опустилась до 7-го, Россия перескочила с этой ступени на 4-ю.

Работа над Global Security Map пока далека от завершения; по замыслу его создателей, широкая аудитория должна получить возможность детально отслеживать по карте вредоносную активность на любом уровне, от глобального, регионального, странового до точек обмена трафиком, АС-систем, интернет-провайдеров ― даже на уровне отдельных IP-адресов, доменов и URL. В настоящее время обновление информации на сайте globalsecuritymap.com производится раз в сутки. Статистика по каждой стране представлена как по суммарному числу инцидентов, так и в разделении по категориям. В ближайшее время планируется также обеспечить посетителям доступ к 20 трлн. записей по инцидентам во всех АС за последние несколько лет, возможность посмотреть динамику изменений в анимированном виде, проследить взаимосвязи между АС, реестрами и странами, а также составить отчет по своему выбору автоматизированными средствами.

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