Количество инцидентов, связанных с утечками данных, выросло на 80%

Количество инцидентов, связанных с утечками данных, выросло на 80%

Количество инцидентов, связанных с утечками данных, выросло на 80%

Согласно данным центра мониторинга внешних цифровых угроз Solar AURA, за первые три квартала 2024 года эксперты зафиксировали 569 инцидентов, связанных с утечками данных.

Это на 80% больше, чем за аналогичный период 2023 года и на треть превышает суммарный уровень прошлого года.

Однако эксперты обращают внимание на то, что украденные данные попали в Сеть в частичном или полном объеме лишь в 55% случаев (316 инцидентов).

О части из них можно судить только по фрагментам опубликованных баз, архивов или по отчетам киберпреступных группировок. В статистику также попали данные, которые относятся к 2023 году, но о которых стало известно в 2024 году.

Количество строк скомпрометированных данных год к году увеличилось на 15%, до 800 млн. При этом из статистических данных за 2023 год была исключена утечка, связанная с публикацией 4 млрд строк преимущественно технической информации, которая не является существенно важной с точки зрения кибербезопасности.

Общий объем опубликованных данных, однако, снизился на 95% — до 5 терабайт, что обусловлено уменьшением числа инцидентов, в ходе которых злоумышленники получили доступ глубоко внутрь инфраструктуры компании и смогли добраться до больших массивов неструктурированной информации.

Впрочем, согласно оценкам экспертов, ситуация может измениться: после окончания отчетного периода были отмечены сообщения об успешных кибератаках, в ходе которых в руки злоумышленников попали значительные объемы данных.

Первое место по количеству инцидентов, связанных с утечками данных, занимает розничная торговля, на этот сектор пришлось 182 утечки. На втором месте сфера услуг (101 инцидент), а на третьем обосновался государственный сектор, включая местные и муниципальные органы власти (45 инцидентов). Далее с минимальным отрывом следует сегмент образования и науки (42 эпизода), а за ним — производственный сектор (38 утечек) и телекоммуникации (37 инцидентов).

 

В количественном выражении с большим отрывом первое место занял финансовый сектор.

 

Данные, полученные в результате утечек, злоумышленники активно используют для проведения фишинговых атак. Количество обнаруженных и заблокированных ресурсов в первые девять месяцев этого года увеличилось по сравнению с аналогичным периодом 2023 года более чем вдвое.

В 2024 году хакеры начали массово использовать фишинговые домены третьего и более глубоких уровней и, как правило, без упоминания брендов, что усложняет поиск таких ресурсов автоматизированными средствами мониторинга.

Если год назад доля таких доменов без связки с брендом составляла 16%, то в 2024 году до 40% фишинговых ресурсов не имеет смысловой связки с брендом. При этом в случае с маркетплейсами доля внебрендовых доменов в этом году достигла 70%.

«Нельзя назвать уменьшение количества строк и объема утекших данных трендом, ведь в любой момент может произойти кибератака, способная привести к утечке миллиардов строк данных. Например, в сентябре 2023 года злоумышленниками была выложена база всего одной компании, содержащая 4 млрд строк с преимущественно технической информацией. Сегодняшняя статистика скорее говорит о том, что утечки данных продолжают оставаться ключевой угрозой для российских организаций, а фишинг переживает свой расцвет. Именно поэтому мы рекомендуем компаниям заниматься обеспечением комплексной защиты от кибератак, которая включает как обучение сотрудников киберграмотности и постоянный поиск внешних цифровых угроз, так и мониторинг внутренней инфраструктуры и внедрение специализированных решений, защищающих от кибератак и предотвращающих утечки», — пояснил Александр Вураско, заместитель директора центра мониторинга внешних цифровых угроз Solar AURA, ГК «Солар».

ИИ научился выявлять депрессию по голосовым сообщениям в WhatsApp

Учёные показали, что депрессию можно распознать буквально «по голосу» — и для этого не нужны ни долгие опросники, ни визит к врачу. Достаточно короткого голосового сообщения в WhatsApp (принадлежит Meta, признанной экстремистской и запрещенной в России).

Исследователи из Медицинской школы Санта-Каса-де-Сан-Паулу и компании Infinity Doctors разработали медицинскую языковую модель, которая с высокой точностью определяет наличие депрессивного расстройства по аудиосообщениям.

Результаты работы опубликованы 21 января 2026 года в открытом журнале PLOS Mental Health.

В эксперименте модель анализировала короткие голосовые сообщения, где участники просто рассказывали, как прошла их неделя. И результат оказался неожиданным: у женщин с диагностированной депрессией точность распознавания превысила 91%.

Это один из лучших показателей среди подобных исследований, особенно с учётом того, что речь идёт о бытовых сообщениях, а не специально записанных медицинских интервью.

Для обучения и тестирования использовались два набора данных с WhatsApp-аудио от носителей португальского. В них вошли записи пациентов с подтверждённым диагнозом «большое депрессивное расстройство» и контрольной группы без депрессии.

Часть сообщений была максимально простой — участникам предлагали досчитать от одного до десяти, другая часть — более естественной: свободный рассказ о прошедшей неделе.

Лучше всего модель справлялась именно со «спонтанной речью». У мужчин точность в этом же сценарии оказалась ниже — около 75%, что авторы связывают с меньшим числом мужских голосов в обучающей выборке и возможными различиями в речевых паттернах. При анализе простого счёта до десяти разница между полами почти исчезала: точность составляла около 80% у женщин и чуть меньше у мужчин.

По словам авторов, модель улавливает тонкие акустические признаки — темп речи, интонации, паузы, — которые сложно заметить человеку, но хорошо видит машинное обучение. И главное — всё это происходит в привычном для людей формате повседневного общения.

Исследователи считают, что при дальнейшем развитии технология может лечь в основу недорогих и удобных инструментов раннего скрининга депрессии, не требующих сложных процедур и не нарушающих повседневные привычки пользователей.

Как отметил старший автор исследования Лукас Маркес, «незаметные акустические особенности обычных голосовых сообщений могут с неожиданной точностью указывать на депрессивные состояния».

Напомним, в недавнем исследовании метаданные WhatsApp показали: мы плохо понимаем, как ведём себя в чатах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru