Число взломов аккаунтов через password spraying возросло в два раза

Число взломов аккаунтов через password spraying возросло в два раза

Число взломов аккаунтов через password spraying возросло в два раза

По данным ГК «Солар», в 2024 году количество высококритичных инцидентов, связанных с компрометацией корпоративных учеток, увеличилось в два раза. В III квартале на их долю пришлось более 70% атак, способных причинить значительный ущерб бизнесу.

Подмеченный тренд эксперты объясняют резким ростом числа случаев применения password spraying («распыление паролей»). Данная техника взлома предполагает перебор вариантов имени пользователя в поисках пары для словарного пароля.

Подобный способ брутфорса провоцирует халатное отношение пользователей к безопасности учетных данных, а также небрежение техперсонала, не уделяющего должного внимания защите доступа к корпоративным приложениям и сервисам.

«Всё чаще ИБ-службы организаций отслеживают попытки злоумышленников много раз ввести разные пароли к конкретной учетной записи, — отметила Евгения Хамракулова, руководитель направления развития бизнеса Solar JSOC. — В случае подобного инцидента учетную запись сразу заблокируют. Но перебор логина может выглядеть как неудачные попытки входа разных пользователей, что не всегда индексируется как инцидент».

В III квартале также были зафиксированы случаи взлома корпоративных учеток из-за рубежа. Такие инциденты в ГК «Солар» классифицируют как «неправильная геолокация VPN-подключений».

Причиной при этом не всегда являлась прямая атака. Иногда компрометация происходила по вине сотрудника компании, который не счел нужным уведомить безопасников о командировке либо отбыл на отдых, захватив рабочий ноутбук.

Cloud.ru представила фильтр, скрывающий конфиденциальные данные от ИИ

На конференции GoCloud 2026 компания Cloud.ru анонсировала Guardrails Filter — инструмент для более безопасной работы с генеративным ИИ. Его задача довольно понятная: не дать конфиденциальным данным случайно утечь в большую языковую модель.

Схема работы выглядит так: сервис проверяет текст запроса, ищет в нём конфиденциальные данные — например, персональные сведения, банковские реквизиты, API-ключи и другие секреты, — затем маскирует их и только после этого отправляет обезличенный запрос в модель. Когда модель возвращает ответ, система подставляет реальные значения обратно.

Иначе говоря, пользователь получает нормальный результат, но сами чувствительные данные не уходят за пределы корпоративного контура в исходном виде.

Сейчас инструмент рассчитан на работу с моделями из сервиса Cloud.ru Foundation Models. В этой платформе доступно более 20 моделей разных типов, включая text-to-text, audio-to-text и image-text-to-text. При этом Cloud.ru отдельно уточняет, что механизм фильтрации будет доступен и в формате on-premise, то есть для установки на стороне самого заказчика.

Появление такого инструмента хорошо вписывается в общий тренд: компании всё активнее используют генеративный ИИ, но тема утечек данных остаётся одной из главных причин, почему внедрение идёт не так быстро, как хотелось бы. Особенно это чувствительно для отраслей, где много персональной и служебной информации, — например, для здравоохранения, ретейла и госсектора.

Кроме того, Cloud.ru сообщила, что добавила в Foundation Models LLM-модель российской компании HiveTrace с Guardrails-механизмом. По заявлению компании, такая модель должна лучше справляться с рисками вроде промпт-инъекций, утечки системных инструкций и некорректной обработки выходных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru