Статистика и география информационных угроз на портале Securelist

Статистика и география информационных угроз на портале Securelist

...

 «Лаборатория Касперского» объявляет о создании на портале securelist раздела, который позволяет в режиме реального времени получать актуальную статистику об информационных угрозах в различных регионах мира.

Для сбора статистических данных используется распределённая «облачная» система мониторинга и быстрого реагирования на компьютерные угрозы Kaspersky Security Network (KSN), объединяющая пользователей продуктов «Лаборатории Касперского» по всему миру. Около 50 млн компьютеров, входящих в состав KSN, сообщают «облаку» обо всех попытках заражения и случаях подозрительного поведения программ. После обработки полученной информации она становится доступной другим компьютерам, имеющим соединение с «облаком». Одновременно происходит процесс обобщения и анализа данных, результаты которого теперь в режиме онлайн представлены на порталеsecurelist.

 

 

Статистические данные предоставляются по четырём типам угроз: локальные угрозы, то есть обнаруженные на компьютере при сканировании файлов; веб-угрозы, которые детектируется при загрузке веб-страниц; сетевые атаки и уязвимости. По каждой из категорий пользователь может выбрать один из трёх типов представления информации. Самый наглядный из них – цветная интерактивная карта мира, отображающая количество заражений – от безопасного зеленого до темно-красного, говорящего о серьёзной эпидемии. Наведя курсор мыши на любую из стран, можно увидеть общий уровень заражения. По клику на страну выводится подробная статистика для выбранной пользователем угрозы, а также ТОП-10 угроз за выбранный промежуток времени. Период показа также может варьироваться – от суток до месяца, с промежуточным шагом в неделю. Таким образом, можно увидеть и кратковременные ключевые атаки, и общий уровень безопасности киберпространства страны за более продолжительный промежуток времени.

Второй вариант представления – круговые диаграммы, на которых отображен общий уровень заражения по регионам и странам. По клику на необходимую страну происходит ее отображение на карте. Кроме того, данные могут быть представлены в виде списка стран, подвергшихся наибольшему количеству атак со стороны киберпреступников.

«Обнаружение угроз и борьба с ними невозможна без мощного статистического инструмента, основанного на данных от миллионов пользователей по всему миру. Наша облачная система безопасности Kaspersky Security Network позволяет не только оперативно блокировать угрозы, но и выявлять любые локальные и глобальные инциденты в режиме реального времени, – говорит главный антивирусный эксперт «Лаборатории Касперского» Александр Гостев. – Ранее эти данные были доступны только нашим экспертам, но теперь мы рады представить их всем тем, для кого они могут представлять интерес: нашим клиентам, средствам массовой информации и коллегам по индустрии информационной безопасности».

Для отображения статистики необходим браузер с поддержкой технологии Adobe Flash. Подробная статистическая информация доступна на сайте www.securelist.com/ru/statistics.

ИИ находит ошибки быстрее, чем их могут исправлять

Многие команды разработчиков опенсорс-проектов столкнулись с потоком сообщений об ошибках и уязвимостях, которые выявляют ИИ-модели. Для многих проектов, особенно небольших, это стало серьёзной проблемой: устранять такие находки по мере их поступления они попросту не успевают. В результате ситуация начинает нести заметные риски для безопасности.

О проблеме сообщило агентство Bloomberg. Издание приводит слова Дэниела Стенберга из проекта cURL: только за 2025 год команда получила 181 сообщение об ошибках и уязвимостях — больше, чем за 2023 и 2024 годы вместе взятые.

По словам специалиста, рост числа багрепортов напрямую связан с распространением ИИ-моделей. Как отметил Стенберг, ситуация продолжает ухудшаться. С начала 2026 года команда проекта уже получила 87 сообщений об ошибках, а по итогам года их число может приблизиться к 330.

Рост активности связывают с появлением новой ИИ-модели Mythos от Anthropic. Она позволяет находить проблемный код быстрее, чем предыдущие поколения таких систем, не говоря уже о людях, которые проводят аудит вручную или с помощью традиционных инструментов.

Многие другие проекты, столкнувшись с валом отчётов об ошибках, сгенерированных с помощью ИИ, вообще прекратили их приём. Разработчики сравнивают этот поток с DDoS-атакой, называя его «пугающим» и крайне сложным для обработки.

Понимая возможные риски, связанные с тем, что новая модель сможет находить уязвимости быстрее, чем разработчики будут успевать их устранять, Anthropic не стала выпускать Mythos в открытый доступ. Вместо этого компания ограничила доступ к ней, предоставив его только ключевым организациям, включая CrowdStrike и Linux Foundation.

Как подчёркивает Bloomberg, вся индустрия во многом зависит от результатов работы проектов с открытым исходным кодом, которыми нередко занимаются небольшие команды с ограниченными ресурсами. Ситуацию дополнительно осложняет наличие большого объёма устаревшего кода, который может быть использован во вредоносных целях.

Показательный пример — история с WannaCry: авторы этого шифровальщика использовали устаревший драйвер Windows для распространения зловреда. При этом удалить такой компонент не всегда возможно без риска нарушить работу критически важных функций системы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru