Цель каждой второй фишинговой атаки – деньги пользователей

Цель каждой второй фишинговой атаки – деньги пользователей

Цель каждой второй фишинговой атаки – деньги пользователей

Почти половина фишинговых атак в 2016 году была нацелена на прямую кражу денег у пользователей – к такому выводу пришли эксперты «Лаборатории Касперского», проанализировав финансовые угрозы прошлого года. По сравнению с 2015-м, число финансовых фишинговых атак увеличилось на 13 процентных пунктов и составило 47%.

За всю историю изучения финансового фишинга «Лабораторией Касперского» этот показатель самый высокий. 

Основной целью злоумышленников при таких атаках является сбор конфиденциальной информации, открывающей доступ к чужим деньгам. Фишеры охотятся за номерами банковских счетов или карт, номерами социального страхования, логинами и паролями от систем онлайн-банкинга или платежных систем. 

Излюбленной мишенью фишеров традиционно оказались банки: в каждой четвертой атаке они использовали поддельную банковскую информацию, таким образом доля атак на эти финансовые организации по сравнению с 2015 годом увеличилась на 8 процентных пунктов. Кроме того, приблизительно каждая восьмая фишинговая атака была направлена на пользователей платежных систем, а каждая десятая – на покупателей интернет-магазинов.   

 

Распределение различных типов финансовых фишинговых атак в 2016 году

 

«Фишинг, направленный на пользователей финансовых сервисов, является для киберпреступников одним из самых эффективных способов украсть деньги. Атаки с использованием методов социальной инженерии не требуют от преступника высокой технической квалификации и больших инвестиций. Пользуясь невнимательностью своих жертв и их технической неграмотностью, мошенники получают доступ к персональной финансовой информации пользовтаелей и, в дальнейшем, к их деньгам, – рассказывает Надежда Демидова, старший контент-аналитик «Лаборатории Касперского». – Разумеется, подавляющее большинство фишинговых атак легко распознать. Но статистика говорит о том, что очень много людей продолжают проявлять беспечность в Интернете, даже когда дело касается денег».

Чтобы не стать жертвой фишинга, «Лаборатория Касперского» рекомендует пользователям всегда поверять подлинность веб-сайта, на котором они собираются вводить финансовую информацию, и проверять, защищено ли соединение безопасным протоколом https. Кроме того, не стоит переходить по подозрительным ссылкам и выполнять все требования, изложенные в электронных письмах от имени банка, если они вызывают у вас даже самую малую долю сомнения – лучше в этом случае связаться с финансовой организацией напрямую. И конечно же, необходимо использовать защитное решение, включающее в себя проактивные функции распознавания и блокирования фишинга.

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