Киберпреступники переходят к персонализированным атакам

Киберпреступники переходят к персонализированным атакам

 В сложной, непрерывно меняющейся среде онлайновых преступлений происходит стратегический сдвиг. Киберпреступники отказываются от традиционных методов массовой рассылки спама и переходят к персонализированным атакам. Главная цель этих атак – кража интеллектуальной собственности. Ежегодно такие атаки, организуемые с учетом особенностей того или иного объекта и содержащие вредоносные программные коды, нацеленные на конкретную группу пользователей и даже на отдельного пользователя, наносят ущерб в 1,29 млрд долларов США. Об этом говорится в новом отчете компании Cisco по вопросам информационной безопасности. Отчет составлен по результатам глобального исследования, проведенного подразделением Cisco@Security Intelligence Operations в 50 странах.



 С июня 2010 года по июнь 2011 года выручка от массовой рассылки спама сократилась с 1,1 млрд долларов до 500 млн долларов США. За тот же период произошло резкое падение объемов спама – с 300 млрд до 40 млрд сообщений в день. Зато число целевых фишинг-атак увеличилось втрое, а персонализированных жульнических и злоумышленных действий - вчетверо, передает cybersecurity

Успех целевых атак, как и других киберпреступлений, строится на технических уязвимостях и людской доверчивости. Против таких атак труднее всего защищаться, тогда как они могут нанести значительный ущерб. Минимальные по своему объему, эти атаки направлены на конкретного пользователя или пользовательскую группу, сохраняя анонимность и применяя специализированные каналы распространения ботнетов. Как правило, они стремятся установить у пользователя вредоносный код или устойчивое вредоносное решение для сбора данных в течение определенного времени. Одним из примеров целенаправленной атаки стал печально известный «червь» Stuxnet, способный серьезно нарушить работоспособность промышленных вычислительных систем. Этот «червь» распространяется даже через несетевые среды, поражая системы, не подключенные к Интернету и другим сетям.

Целевой фишинг стоит дороже массовой рассылки спама, хотя создает меньший объем трафика. Тем не менее такая атака может привести к весьма печальным последствиям для современного предприятия. Фишинг приводит к краже финансовых средств, и это делает данный вид криминальной деятельности особо опасным для жертв и привлекательным для киберпреступников. Широкомасштабная фишинг-кампания с использованием целенаправленных методов может принести преступнику в 10 раз больше "дохода", чем традиционный фишинг, основанный на массовых рассылках.

"Персонализированные целенаправленные атаки, проводимые для получения доступа к корпоративным банковским счетам и ценной интеллектуальной собственности, встречаются все чаще, - утверждает Ник Эдвардс, директор отдела технологий информационной безопасности компании Cisco. - Действия правоохранительных органов сделали массовую рассылку спама менее привлекательной для киберпреступников, и они стали уделять больше времени и усилий разным видам целевого фишинга и другим целенаправленным атакам".

В России хотят поставить на учет учебные материалы для ИИ-моделей

Минцифры РФ готовит законопроект, обязывающий разработчиков раскрывать сведения о наборах данных, используемых для обучения ИИ-моделей. Инициатива пока обсуждается в профильных ведомствах и сообществах игроков рынка.

Как выяснили «Ведомости», создатели подобных решений должны будут указывать наименование набора для тренинга, дату его создания, формат, объем и происхождение. В перспективе возможно создание специализированного реестра для ИИ.

Предложение выдвинуто в рамках работы правительства над регулированием сферы ИИ. Пока лишь известно, что разрабатываемый закон определит критерии российского происхождения нейросетей, закрепит право на авторство, обязанности и ответственность разработчиков, а также введет маркировку ИИ-контента.

Параллельно российские власти работают над мерами противодействия использованию ИИ в противоправных целях. Предложено даже признать применение ИИ отягчающим обстоятельством при совершении преступлений.

Предложение Минцифры о раскрытии источников обучающих данных для больших языковых моделей пока не принято на рассмотрение. Опрошенные новостным изданием эксперты сомневаются, что иностранные вендоры вроде OpenAI, Microsoft, Google, Perplexity будут соблюдать это требование.

По идее, новая инициатива должна повысить доверие к ИИ, возможность независимой оценки качества таких решений и дисциплины работы с данными. В то же время нововведение, скорее всего, потребует создания специального реестра, который будет заполняться формально из-за увеличения нагрузки на разработчиков, заинтересованных в скорейшем выводе ИИ-решений на рынок.

В то же время эксперты отметили, что в условиях дефицита качественных и юридически чистых наборов данных для обучения ИИ раскрытие их происхождения будет способствовать формированию нового коммерческого рынка.

Использование данных, взятых из открытых источников и без ведома владельцев создает риски утечки конфиденциальной информации и порождает конфликт интересов в случаях нарушения авторских прав. Подобные ситуации вынуждают создателей ИИ-моделей более внимательно относиться к подбору учебных данных и в случае необходимости покупать права на контент либо заключать договоры на использование.

В настоящее время закона, регулирующего сферу ИИ, в России нет; в законодательстве даже отсутствуют нужные определения. Освоение таких технологий пока осуществляется в соответствии с утвержденной указом Президента стратегией развития ИИ до 2030 года.

По этой причине попытки госрегулирования пока носят декларативный или рекомендательный характер. Так, в конце прошлого года было выдвинуто предложение о создании технических стандартов по ИИ и продвижение их на международном уровне.

Минцифры также определилось с требованиями к ПАК для ИИ и собирается создать киберполигон для проверки безопасности ИИ-систем, предназначенных для использования на критически важных объектах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru