Лаборатория Касперского изучила цифровые суеверия россиян

Лаборатория Касперского изучила цифровые суеверия россиян

Лаборатория Касперского изучила цифровые суеверия россиян

«Лаборатория Касперского» проанализировала, как поменялось отношение пользователей к отдельным аспектам информационной безопасности за два года. Эксперты оценили наиболее распространенные цифровые мифы и суеверия.

В ходе исследования, проведенного компанией ОнИн по заказу «Лаборатории Касперского» были опрошены более 1000 жителей России в 2024 г.

Наиболее убедительным оказался миф о том, что в телефонном разговоре с незнакомыми нельзя говорить «да» и «нет», поскольку эти ответы можно применить для голосовой авторизации в банковских сервисах и красть деньги со счетов. С этим согласны 84% опрошенных.

Но, как напоминают эксперты, такой авторизации недостаточно: системы голосовой идентификации используются финансовыми организациями лишь в качестве одного из факторов. Однако в любом случае при малейших сомнениях необходимо завершать звонок.

58% респондентов согласны с тем, что если на почту или телефон пришел код подтверждения, то его аккаунт взломали. Это на 8 процентных пунктов больше, чем два года назад. В «Лаборатории Касперского» связывают такой рост с большим количеством утечек данных, а также ростом количества атак, когда жертв «бомбят» поток сообщений в течение нескольких часов.

Однако, как предупреждают эксперты, приход таких сообщений означает, что злоумышленники пытаются прощупать то, какими сервисами пользуется потенциальная жертва и какие учетные записи активны. Тут полезно будет сменить пароли и усилить средства аутентификации.

59% уверены, что если сайт использует протокол HTTPS, то он точно официальный. Однако в «Лаборатории Касперского» напоминают, что злоумышленники могут захватить контроль над сайтом. Да и поддельный ресурс также может использовать протокол HTTPS, и выглядеть при этом неотличимо от оригинала.

55% согласились с тем, что нельзя нажимать 1 и 2 при роботизированных обзвонах. Но на самом деле таким образом нельзя заразить смартфон вредоносным ПО.

Столько же уверены в том, что если устройство не подключено к интернету, то его невозможно заразить. Однако оно неверно: в компьютер или телефон можно внедрить вредоносное ПО через внешний носитель. Плюс ко всему, как напоминают в «Лаборатории Касперского», немало примеров того, что устройства были заражены уже «из коробки».

Треть считает, что режим «инкогнито» в браузере обеспечивает полную анонимность. Однако это не так, в таком режиме не сохраняются история посещения сайтов, cookie, история загрузок и данные авторизации.

«Цифровые предубеждения могут быть очень устойчивы. Их опасность в том, что порой пользователи, веря в определённые мифы, могут недооценивать реальные киберугрозы и векторы атак. Например, полагают, что могут определить фишинговый сайт по наличию „S“ в HTTPS и зелёному замочку или не использовать защитное решение на устройствах, которые не подключены к интернету. Крайне важно уделять значительное внимание повышению цифровой грамотности», — комментирует Дмитрий Галов, руководитель Kaspersky GReAT (Глобального центра исследований и анализа угроз «Лаборатории Касперского») в России.

Нейросеть с сюрпризом: AppSec.Track проверит модели из Hugging

Скачал ML-модель из публичного репозитория — получил чужой код в корпоративной инфраструктуре. AppSec Solutions решила прикрыть эту дверь и добавила в платформу AppSec.Track проверку моделей из Hugging Face до их загрузки на рабочие станции разработчиков и в CI/CD-конвейеры.

При запросе через корпоративный репозиторий модель автоматически отправляется в «карантин» — изолированную среду, где её содержимое анализируется без запуска.

После проверки платформа выносит вердикт: можно ли пропускать файл внутрь корпоративного контура или лучше оставить его за дверью.

Особое внимание — сериализованным моделям в формате pickle. При загрузке они могут выполнять произвольный код, поэтому одного заражённого файла достаточно, чтобы злоумышленник получил доступ к среде разработки. Обычный сканер зависимостей такой сюрприз способен пропустить: опасный код спрятан внутри модели, а не среди подключённых пакетов.

В AppSec Solutions считают безопасной альтернативой формат safetensors, который не предусматривает хранение исполняемого кода. Но пока публичные хабы забиты моделями в pickle, предварительная проверка остаётся обязательной остановкой перед въездом в инфраструктуру.

AppSec.Track также анализирует библиотеки и зависимости из PyPI, npm, Maven, NuGet и специализированных ML-репозиториев. На этапе сборки платформа формирует SBOM и сверяет компоненты с собственной базой уязвимостей. Саму модель после проверки на входе повторно не сканируют, а её окружение контролируют уже через SBOM.

Ранее платформа получила интеграцию с MCP. Теперь ИИ-ассистенты разработчиков могут напрямую запрашивать проверку сторонних open-source-компонентов, искать уязвимости, несуществующие и опасные пакеты.

По заявлению компании, AppSec.Track стал первым российским решением для предварительного анализа моделей из Hugging Face.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru