Panda Security провела глобальное исследование спама в промышленных секторах экономики

Panda Security провела глобальное исследование спама в промышленных секторах экономики

Panda Security,  с июля по сентябрь 2009 года проводила детальное исследование трафика электронной почты в 867 компаниях, принадлежащих к 11 различным секторам экономики в 22 странах Америки и Европы. В общей сложности анализу было подвергнуто свыше 503 миллионов сообщений. 

Цель исследования заключалась в том, чтобы сравнить последствия спама и вредоносных кодов в различных секторах экономики. 

 

Луис Корронс, технический директор антивирусной лаборатории PandaLabs, говорит: “Нам было любопытно выяснить, в равной ли степени спам и другие угрозы, проникающие через электронную почту, поражают все компании, или же существуют определенные факторы, предрасполагающие компанию к заражению. Мы были удивлены, когда обнаружили ощутимые различия – до 12% – в коэффициенте нежелательной почты, получаемой предприятиями из различных секторов экономики". 

Главный вывод проведенного исследования - автомобильный и электротехнический секторы, а также правительственные организации являются основными получателями спама, имея коэффициенты 99,89%, 99,78% и 99,60% соответственно. Данный коэффициент представляет собой процентное соотношение спама и вредоносных сообщений относительно общего числа полученных электронных сообщений. Следовательно, это значит, что всего 0,11% от общего числа почты, получаемой компанией в автомобильном секторе, является легальной (в электротехническом секторе – 0,22%, а в правительственных организациях - 0,40%). 

Интересным открытием стал тот факт, что банковский сектор, который многие считают главной целью хакеров, находится практически в самом конце рейтинга с коэффициентом 92,48%. Образование и туризм замыкают рейтинг с показателями 87,98% и 87,22% соответственно. 

Однако не было отмечено особенных различий в темах спама, получаемого всеми предприятиями независимо от сектора экономики. Большинство сообщений (свыше 68%) было связано с фармацевтическими продуктами. За ними следует реклама различных подделок (18%) и сообщения сексуального характера (11%). 

Банковские трояны стали причиной 70% всех заражений. За ними следуют рекламные коды и шпионское ПО (22%), а менее 8% приходится на вирусы, черви и др. 

Чтобы помочь предприятиям быть в курсе происходящего и знать подробнее об угрозах информационной безопасности, компания Panda Security запустила кампанию по обучению и тренингу компаний под названием "Время для Вашего бизнеса" (Time for your business) (http://timeforyourbusiness.pandasecurity.com), в рамках которой рассматривается суть проблемы и варианты её решения.

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