Опрос Google поможет понять, отличаете ли вы фишинг от нормальных писем

Опрос Google поможет понять, отличаете ли вы фишинг от нормальных писем

Опрос Google поможет понять, отличаете ли вы фишинг от нормальных писем

Созданный Google бизнес-инкубатор Jigsaw вчера опубликовал опрос, который поможет понять, насколько пользователи в состоянии отличить фишинговые письма от легитимных. В ходе этого опроса пользователям предоставляется ряд электронных писем, в которых необходимо найти отличительные черты фишинга.

«Безусловно, фишинг является наиболее распространенной формой кибератак. На сегодняшний день один процент всех отправляемых писем — фишинговые», — говорится в блоге Jigsaw.

В опросе содержатся 8 примеров, на которых Google тестирует знания пользователей. Некоторые из этих писем вполне безобидны, однако среди них также спрятаны и злонамеренные фишинговые.

Многие примеры вредоносных писем вполне реальны — они были взяты в ходе настоящих киберпреступных кампаний. Например, что-то было позаимствовано из массовых фишинговых рассылок, которыми атаковали пользователей Google Doc в 2017 году.

Еще часть была взята у российских хакеров, которые отправляли письма представителю предвыборной кампании Хиллари Клинтон.

Ценность данного опроса также заключается в том, что Google в случае каждого письма объясняет, как отличить признаки фишингового письма.

Для желающих пройти тест ссылка: https://phishingquiz.withgoogle.com/

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