Злоумышленники пользуются правами отпускников

Злоумышленники пользуются правами отпускников

Злоумышленники пользуются правами отпускников

В сезон отпусков у киберпреступников появляются новые приемы, чтобы воспользоваться ситуацией и атаковать компанию, предупреждает ГК «Солар».

На время отпуска часть полномочий одного сотрудника передается другому. Это может касаться доступа в систему, возможности вносить в нее изменения, принятия решений.

Часто способы, которыми это осуществляется, далеки от лучших практик: сотрудники просто передают друг другу данные учетной записи, создаются «общие» пользовательские аккаунты с широким кругом полномочий или замещающему сотруднику дают дополнительные права, которые потом забывают отозвать.

Но избыточные привилегии — это повышенные риски в случае компрометации учетной записи. В начале года специалисты центра противодействия кибератакам Solar JSOC наблюдали аномальный рост таких инцидентов: 14% приходилось на несанкционированный доступ к информационным системам и сервисам, еще 6% — на компрометацию учетных записей. К концу полугодия в ГК «Солар» увидели тенденцию на наведение порядка в политиках и принципах управлений доступом. Автоматизировать этот процесс помогают системы контроля управления доступом.

Киберпреступники умело манипулируют эмоциями, вынуждая совершать ошибки из страха, под давлением авторитета или поддавшись спешке. Одна из популярных в последнее время фишинговых схем — письмо или сообщение от лица высшего руководства компании, в котором жертву либо предупреждают о скором звонке из органов власти, либо пугают уголовным разбирательством. Все чаще в таких схемах используются технологии дипфейка, когда с помощью нейросетей генерируются сообщения, которые произносятся голосом руководителя.

О том, что сотрудник компании находится в отпуске, мошенники могут узнать из соцсетей. А это значит, что можно воспользоваться ситуацией, надавив на два рычага: ограниченную коммуникацию с остальной командой и срочность. Злоумышленники, пользуясь этим, выманивают у сотрудников в отпуске пароли для входа в систему или вынуждают перевести злоумышленникам деньги под видом оплаты срочного заказа.

Сотрудники должны быть в курсе распространенных мошеннических схем и уметь распознавать подозрительные письма и сообщения. Потенциально небезопасные практики не должны быть в компании в порядке вещей, даже если они ускоряют процессы.

Также важно отслеживать любые отклонения от нормального поведения: активность в нерабочие часы или во время отпуска, резко возросшее число контактов с коллегами, с которыми обычно пользователь не взаимодействует, операции с большим объемом информации (перемещение, копирование, удаление файлов). С этим помогут справиться DLP-системы.

Яндекс опроверг зависимость своих нейросетей от китайской Qwen

Яндекс опроверг заявление главы Сбербанка Германа Грефа о том, что компания якобы перестала самостоятельно создавать фундаментальные ИИ-модели и теперь дообучает китайскую Qwen от Alibaba. На заседании Совета Федерации 17 июля Греф заявил, что в России осталась только одна полностью отечественная фундаментальная модель — от «Сбера».

По его словам, в основе разработок «Яндекса» теперь лежит Qwen. Такая ситуация главу Сбербанка не радует: для нормальной конкуренции стране, считает он, нужны пять-шесть разработчиков собственных моделей.

В «Яндексе» с этой версией не согласились. В пресс-службе компании заявили, что она продолжает создавать собственные фундаментальные модели, сохраняет полный цикл разработки и не зависит от сторонних решений.

Qwen действительно доступна в Yandex Cloud AI Studio с 2025 года. Однако присутствие китайской модели на облачной платформе ещё не означает, что Яндекс посадил на неё всю «Алису» и распустил собственных разработчиков. Компания параллельно развивает семейство YandexGPT, история которого началась в 2023 году. В августе 2025 года была представлена YandexGPT 5.1 Pro.

Заодно Греф оценил российское отставание в области ИИ: примерно год от США и полгода от Китая. Проблема, по его мнению, не в инженерах, а в количестве доступных вычислительных ресурсов.

Для обучения конкурентоспособной модели может потребоваться кластер из 100 тыс. ускорителей Nvidia B200. Его строительство Греф оценил в 1-2 трлн рублей, а трёхлетнюю аренду — более чем в 2 трлн. Для сравнения: в распоряжении Google, по приведённым им данным, находится свыше двух миллионов процессоров, у Microsoft — около миллиона.

Так что спор получился не только о том, чья модель отечественнее. Заодно выяснилось, что даже очень умный ИИ сначала требует совсем не искусственных триллионов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru