ЛК сообщила об оригинальном способе атаки пользователей легитимных сайтов

ЛК сообщила об оригинальном способе атаки пользователей легитимных сайтов

Крупные сайты, привлекающие большое количество посетителей, являются желанной, но в то же время хорошо защищенной целью злоумышленников. Именно поэтому одной из популярных тактик киберпреступников стал Malvertising — метод распространения вредоносного ПО через рекламные сети, не требующий взлома онлайн-ресурса.

Специалисты «Лаборатории Касперского» составили подробное описание механизма заражения жертв с помощью Malvertising, а также рекомендации по защите.

Принципиальное отличие атак через рекламные сети в том, что злоумышленникам не нужно втираться в доверие к потенциальным жертвам или взламывать популярные сайты. Достаточно найти провайдера рекламы, у которого можно купить просмотры, или стать таким провайдером самому. Всю остальную работу по распространению вредоносного кода сделают механизмы рекламной сети — в итоге доверенный сайт сам загрузит баннер, который содержит вредоносный код, и отобразит его пользователю.

За последнее время жертвами подобной техники стали сотни миллионов пользователей, в том числе посетители таких крупных медиа-сайтов, как NY Times, London Stock Exchange, Spotify, USNews, TheOnion, Yahoo!, YouTube. При этом возможности рекламных сетей обеспечивают дополнительную гибкость действий злоумышленников. К примеру, они могут воспользоваться механизмами целевой рекламы, чтобы купить показы для определенной аудитории из нужного им множества стран.

Использование рекламных сетей для распространения вредоносного ПО и реализации целевых атак затрагивает не только пользователей браузеров. Эта проблема также актуальна для приложений, в которых есть механизм показа рекламы: системы мгновенного обмена сообщениями (к примеру, Skype), почтовые клиенты (Yahoo!) и прочие. Дополнительно в круг потенциальных жертв попадает огромное количество пользователей мобильных приложений, которые также используют рекламные сети.

«Эта проблема не была бы столь горячей, будь осмотрительность одним из средств защиты против подобных вредоносных баннеров. Зачастую пользователю даже не нужно кликать по баннеру — при его отображении браузер автоматически выполнит встроенный код, который перенаправит пользователя на сайт с набором эксплойтов. После этого начинаются процессы подбора подходящего инструмента для использования уязвимости браузера или его дополнительных модулей расширения, а затем доставки и установки вредоносной программы. Все это может произойти в полностью автоматическом режиме, поэтому и защита должна быть автоматической — надежное решение класса Security Suite обеспечит безопасность не только браузера, но и других программ, участвующих в рекламной сети», — отмечает Кирилл Круглов, старший разработчик «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