DLP и ботнет: роль - необычная, польза - большая

DLP и ботнет: роль - необычная, польза - большая

Недавно довелось наблюдать ситуацию, когда DLP-система выявила необычную активность в сети. Но причиной её, вопреки обыкновению, стали не пользователи, забывающие о необходимости следовать канонам политики информационной безопасности, а вредоносный код, превративший ощутимую часть компьютеров компании в  "зомби". Установленный повсеместно антивирус именитого производителя оказался совершенно бессилен, и если бы не DLP, сложно сказать, что успел бы натворить "ботовод".
Конечно, нельзя не сказать, что это не очень хорошо для отдела информационной безопасности - допускать такого рода заражения, ведь вредонос (об этом пойдет речь  ниже) может также стать причиной утечек важных для компании данных. Но поскольку "зомби" начали проявлять себя пересылкой по электронной почте подозрительных сообщений, можно сказать, что они все стали своего рода нарушителями политик ИБ с точки зрения DLP-шки.
Теперь хочу поговорить немного об угрозах со стороны ботнетов. Своего рода бизнес по созданию таких сетей существует уже более 15 лет. Бизнес, надо сказать, весьма прибылен - по разным оценкам, средний ботнет может приносить своему создателю до нескольких сот тысяч долларов ежедневно - в зависимости от способа использования, конечно.
Зомби-сети можно назвать одним из самых популярных на сегодняшний день инструментов киберпреступности. Владелец такой программы может спокойно похитить важные данные компании-конкурента. С другой стороны, ботнетами пользуются как злоумышленники, так и спецслужбы, которые следят за порядком и преступниками.
Обычно же ботнеты занимаются такого рода вещами:

  •     сбор адресов электронной почты;
  •     рассылка спама (при открытых прокси на заражённых компьютерах);
  •     хищение информации о банковских счетах;
  •     коммерческий шпионаж;
  •     распределять нападения типа denial-of-service (Distributed DoS или DDoS);
  •     майнинг биткоинов и иже с ними;
  •     подбор паролей;

В основном, ботнет используют для DDoS-атак на крупные интернет-ресурсы (в странах СНГ обычно на сайты оппозиционной направленности) и для засорения социальных сетей рекламными постами от несуществующих пользователей. Вы, наверное, не раз замечали на своей электронной почте подобные письма. Вот это и есть работа ботнета. Но такое влияние ботнета относительно безопасно даже в случае, если он "завелся" в корпоративной сети.
Совсем другое дело, если "ботовод" понимает, что часть зараженных компьютеров содержат ценные сведения, и принимается их активно копировать в своё хранилище. Обычно таким занимаются китайские ботоводы, выполняющие заказы китайских же компаний. Гонорар за кражу данных значительно меньше расходов на R&D, поэтому этот бизнес в Поднебесной процветает.
Какой вывод можно сделать из этого поста? Он очень прост и даже, я бы сказал, скучен. Иногда DLP-система - единственно спасение для очень и очень важной информации. Впрочем, все об этом и так знают.

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