Более 90% APT-атак начинаются с отправки сообщений направленного фишинга

Более 90% APT-атак начинаются с отправки сообщений направленного фишинга

Компания Trend Micro, представляет результаты нового исследования направленных атак, материал для которого собирался в период с февраля по сентябрь нынешнего года. Согласно его результатам, в 91% случаев направленные атаки начинаются с рассылки сообщений «направленного фишинга».

Эти результаты подтверждают сделанный ранее вывод о том, что направленные атаки зачастую начинаются с «мелочи», например, сообщения электронной почты, призванного убедить получателя открыть вредоносный файл во вложении или перейти по ссылке, ведущей на сайт с вредоносным ПО или эксплойтом. Направленный фишинг (от англ. “spear fishing” — охота на крупную рыбу с гарпуном) — это новая разновидность фишинговых атак, отличительная особенность которой — использование злоумышленником информации о предполагаемой жертве, чтобы сделать сообщение более «индивидуальным» и лучше замаскировать свои намерения. Например, подобные сообщения могут содержать обращение к адресату по его имени, должности и званию вместо стандартных «обезличенных» заголовков вроде «Доброго времени суток!» или «Уважаемые господа!».

Согласно выводам отчета «Направленный фишинг — самая распространенная прелюдия к APT-атаке» (Spear Phishing Email: Most Favored APT Attack Bait), 94% подобных сообщений в качестве «полезной нагрузки» имеют вложение с вредоносным файлом, который и представляет собой источник заражения. В оставшихся 6% случаев злоумышленники используют альтернативные методы, например, убеждают пользователя перейти по опасной ссылке или загрузить файлы, содержащие вредоносный код. Причина такого неравного соотношения очевидна: сотрудники крупных компаний или госучреждений обычно обмениваются файлами (например, отчетами, бизнес-документами или резюме) по электронной почте, поскольку загрузка материалов напрямую из Интернета считается небезопасной практикой.

Ключевые выводы исследования:

  • 70% вложений в сообщения направленного фишинга, проанализированные в течение периода исследования, представляли собой файлы наиболее распространенных форматов. Наиболее часто используемыми типами файлов были .RTF (38%), .XLS (15%) и .ZIP (13%). Исполняемые файлы (.EXE) не особенно популярны среды киберпреступников, главным образом потому что сообщения с вложенными файлами .EXE, как правило, легко определяются и блокируются средствами ИТ-защиты.
  • Наиболее частыми жертвами направленного фишинга стали госучреждения и общественные организации. Публичные государственные веб-сайты довольно часто содержат открытую информацию о госучреждениях и должностных лицах. Общественные организации, активно действующие в социальных сетях, также охотно делятся информацией о своих участниках, так как это упрощает общение, организацию мероприятий и рекрутинг новых членов. Многие участники общественных организаций имеют открытые профили в сети, что делает их более легкой мишенью для злоумышленников.
  • Как следствие, в 75% случаев электронные адреса потенциальных жертв можно легко найти простым поиском в Интернете или «подобрать», используя стандартную модель формирования адреса. 

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