Хакеры замаскировали фишинговую атаку под рассылку о штрафах ГИБДД

Хакеры замаскировали фишинговую атаку под рассылку о штрафах ГИБДД

Хакеры замаскировали фишинговую атаку под рассылку о штрафах ГИБДД

Group-IB обнаружила фишинговую атаку, организаторы которой рассылают письма о штрафах ГИБДД, замаскированные под уведомления от портала госуслуг. Об этом RNS рассказали в пресс-службе компании, специализирующейся на предотвращении компьютерных преступлений.

Хакеры рассылают письма-уведомления якобы о наличии штрафа ГИБДД. К письму прикреплено фото автомобиля, совершающего нарушение. В шапке письма расположен логотип Электронного правительства. Также оно содержит отметку о проверке файлов на вирусы и об их отсутствии. Мошенники делают акцент на том, что получить 50%-ю скидку можно, только оплатив штраф в течение короткого времени, пишет rns.online.

Глава Group-IB Илья Сачков пояснил, что файл, прикрепленный к письму, является невредоносным. Но при нажатии на любой интерактивный раздел письма с гиперссылками происходит переход на фишинговый домен mail.ru-attachment-viewer.info. Целью фишинговых атак является сбор чувствительных данных для их последующей монетизации.

«Бренд "госуслуги", с учетом его популярности, постоянно находится под пристальным вниманием злоумышленников. За последний год наша система Threat intelligence зафиксировала более 1 тыс. скомпрометированных учетных записей пользователей этого портала. Мы прогнозируем увеличение количества атак на пользователей госуслуг», — сказал Сачков.

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