II квартал 2010: более полумиллиарда попыток заражений

II квартал 2010: более полумиллиарда попыток заражений

За этот период защитные продукты компании предотвратили более 540 миллионов попыток заражения компьютеров пользователей в различных странах мира. Больше всего атак пришлось на пользователей в Китае (17,09%), России (11,36%), Индии (9,30%), США (5,96%) и Вьетнаме (5,44%).

Использование уязвимостей в популярных программах и сервисах является одним из наиболее распространенных способов заражения. Эксплуатация уязвимостей происходит с помощью специальных кодов, автоматизирующих работу хакера — эксплойтов. Во втором квартале было обнаружено восемь с половиной миллионов этих вредоносных программ. Большая часть из них использовала уязвимости в программе Adobe Reader.

За весь отчетный период аналитики «Лаборатории Касперского» обнаружили на компьютерах пользователей более 33 миллионов уязвимых приложений и файлов. В каждом четвертом случае на компьютере присутствовало более семи незакрытых уязвимостей.

Киберпреступники внимательно следят за появлением информации об уязвимостях и, стараясь опередить разработчиков защитных «заплаток», начинают использовать программные бреши до выпуска патчей. «С одной стороны, раскрытие уязвимости ведет к тому, что производители ПО стараются быстрее закрыть ее. С другой — у злоумышленников в руках оказывается оружие, которое действует практически со стопроцентной эффективностью», — отмечается в отчете.

Так, уже через несколько дней после появления информации о возможности запускать исполняемые файлы, вшитые в PDF-документы, хакеры наводнили почтовые ящики пользователей письмами со специально сформированным PDF-документом. Стоило открыть его, как компьютер без должной антивирусной защиты заражался вредоносным ботом и попадал в зомби-армию.

Популярность социальных сетей также не дает покоя киребпреступникам, мотивируя их на создание все новых методов мошенничества. Например, новый вид атак в Facebook — Likejacking — был отмечен с появлением у пользователей соцсети функции «Like», предназначенной для создания списков понравившихся объектов.

Переходя по привлекательной гиперссылке, пользователь попадал на страницу со сценарием JavaScript, который при любом клике активировал кнопку «Like» и отправлял ссылку на данный ресурс во френдленты его друзей. Таким нехитрым способом посещаемость сайта выросла как снежный ком.

Еще одним нововведением второго квартала стала возможность создания и управления сетью ботов через Twitter-аккаунт. Хакеры публиковали команды ботнету в виде текста на странице учетной записи, однако администраторы Twitter оперативно обнаружили проблему и заблокировали все вредоносные аккаунты.

Источник

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