ЛК представила сервис для анализа своего окружения на Facebook

ЛК представила сервис для анализа своего окружения на Facebook

Лаборатория Касперского запустила новый сервис FriendOrFoe для пользователей социальной сети Facebook, позволяющий оценить характер поведения друзей, их активность, а также то, как пользователь выглядит со стороны. Угрозы всегда развиваются в ногу с новыми технологиями и сервисами.

Многие пользователи знакомы с разнообразием компьютерных угроз, но далеко не все из них осведомлены о том, что так называемые методы социальной инженерии тоже приносят злоумышленникам немалую выгоду – именно поэтому специалисты «Лаборатории Касперского» рекомендуют быть осмотрительными в социальных сетях и уделять внимание своему окружению в Интернете. Новый сервис FriendOrFoe позволяет проанализировать, чем именно занимаются ваши друзья в Facebook: кто самый активный участник, кто рассылает спам, у кого общие интересы, кто чаще всего комментирует, кому нравится просто наблюдать и прочее.

Для того чтобы предоставлять удобные функции и более разнообразный контент, механизмы Facebook собирают множество информации о поведении пользователя: типы публикуемых постов, поисковые запросы, используемые приложения, временные интервалы активности и прочее. При должном навыке эта информация может пригодиться многим людям как с благими, так и не с самыми чистыми намерениями: отделам кадров на собеседованиях, хакерам, владельцам баз данных для рассылки спама, мошенникам и прочим. С помощью FriendOrFoe пользователь получает возможность посмотреть на себя их глазами.

Помимо этого сервис также предлагает узнать немного нового о себе, в частности определить «социальный возраст». Например, если пользователь общается с людьми старше себя, то, как правило, это отражается на менталитете и жизненных ценностях. «Социальный возраст» каждого пользователя составляется на основании возрастов его друзей в Facebook и интенсивности общения с ними. Помимо сведений о «социальном возрасте» FriendOrFoe предлагает полезные советы о том, как обезопасить свой аккаунт. Пользователю предоставляется информация о тех, кто начал и перестал читать его страницу, кто из его друзей кого знает, кто чаще всего делает «репост» и оставляет комментарии. Приложение дополнительно выявляет географическое распределение друзей и показывает статистику ленты: количество выложенных видео и фото, лайков и многое другое.

«С появлением социальных сетей жизнь злоумышленников стала значительно проще – большинство людей с огромной радостью выкладывают в общий доступ детали своей личной жизни: гео-таргетинговые метки (чек-ины), места и даты будущего отпуска или командировки, фотографии родственников, снимки важных документов вроде обновленных водительских прав или полученной визы. При этом делают это в удовольствие, не думая о возможных негативных последствиях. Мы уважаем свободу информации, каждый житель Сети имеет право говорить о себе все, что считает нужным. Но наша цель – защищать кибермир всеми средствами, в том числе образовательными. #FriendOrFoe – наш способ показать пользователям, сколько их личных данных доступно всем желающим и как они выглядят со стороны, в частности, с точки зрения лиц с не самыми чистыми намерениями», – отметил Евгений Черешнев, руководитель управления по социальным медиа «Лаборатории Касперского».

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