В 2015 году найдено вдвое больше уязвимостей нулевого дня, чем в 2014

В 2015 году найдено вдвое больше уязвимостей нулевого дня, чем в 2014

В 2015 году найдено вдвое больше уязвимостей нулевого дня, чем в 2014

В 2015 году новые уязвимости нулевого дня находили каждую неделю. В результате их количество вдвое превысило показатели 2014 года и достигло рекордного уровня. Причина такого быстрого роста, по-видимому, в том, что поиск уязвимостей нулевого дня постепенно превращается в серьёзный бизнес. Теперь им занимаются не любители, а профессионалы.

Согласно отчёту, который опубликовала компания Symantec, в 2015 году было обнаружено 54 уязвимости нулевого дня. Для сравнения, в 2007 году сообщалось лишь о пятнадцати новых уязвимостях такого рода. В течение следующих пяти лет этот показатель колебался в диапазоне между восемью и четырнадцатью уязвимостями в год.В 2013 году он подскочил до 23, но затем рост снова замедлился. В 2014 году было найдено 24 уязвимости нулевого дня, и эксперты полагали, что в обозримом будущем этот уровень будет сохраняться. Они ошибались.

 

 

Сильнее всего ценятся уязвимости нулевого дня, найденные в распространённом программном обеспечении, таком как Internet Explorer или Adobe Flash. В прошлом году, по данным Symantec, на долю Flash приходились четыре из пяти наиболее популярных узявимостей.

Набирает популярность прицельный фишинг (spear phising) — хорошо спланированные фишинговые атаки на определённых людей или организации. Число таких атак, по оценке Symantec, выросло в 2015 году на 55 процентов. При этом массовые фишинговые рассылки постепенно выходят из моды. В прошлом году на их долю приходилось лишь одно из каждых 1846 электронных писем, то есть почти в пять раз меньше, чем два года назад, пишет xakep.ru.

Symantec наблюдает уменьшение распространённости ботнетов. Количество заражённых машин, по оценке компании, сократилось с 2,3 миллионов в 2013 году до 1,1 миллиона в 2015 году. Почти половина из них теперь находится в Китае, но это, скорее, хороший признак: китайских ботов стало больше из-за увеличения количества пользователей быстрого интернета в этой стране.

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