На рынок вышел Start EASM — продукт для управления публичными активами

На рынок вышел Start EASM — продукт для управления публичными активами

На рынок вышел Start EASM — продукт для управления публичными активами

Российская компания-разработчик решений в сфере информационной безопасности Start X (ex-Антифишинг) представила Start EASM — продукт для управления публичными техническими и человеческими активами.

К таким активам относятся публично доступные корпоративные логины и пароли, забытые служебные домены, тестовые среды, документы с конфиденциальной информацией, файлы с персональными данными клиентов.

Все они появляются в открытом доступе в результате небезопасных действий сотрудников или подрядчиков: DevOps-инженеров, разработчиков, HR-менеджеров и других коллег.

Такие активы в первую очередь находят и используют злоумышленники, чтобы проникнуть в инфраструктуру компании и получить доступ к системам и данным клиентов.

Например, они могут найти документ с данными клиентов компании в таск-трекере, к которому сотрудник открыл публичный доступ. Или выкупить забытый корпоративный домен и создать фишинговую страницу, чтобы собрать корпоративные логины и пароли для последующих целевых атак на сотрудников. 

В среднем компании не знают о 30% своих публичных активов, каждый из которых может стать причиной инцидента безопасности. Start EASM помогает заранее увидеть такие активы и устранить связанные с ними уязвимости до того, как их используют злоумышленники.

«Наш продукт помогает не только определить поверхность атаки, но и показывает связь между угрозами для компании и небезопасными действиями людей. Благодаря этому команды безопасности могут увидеть и устранить саму причину появления таких уязвимостей — через целевое обучение своих сотрудников, тренировку навыков безопасной работы и доставку актуальных требований до продуктовых команд», — говорит Сергей Волдохин, директор по продуктам экосистемы Start X.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru