IBM Security Intelligence научилась вычислять «стукачей»

Новый инструмент IBM позволит минимизировать утечки данных

IBM сегодня анонсировала новый защитный инструмент IBM Security Intelligence with Big Data, который помогает ИТ-менеджерам определять внутренние и внешние угрозы безопасности новыми способами. Система умеет сканировать электронные письма и социальные сети, находя ненадежных сотрудников, которые часто разбалтывают секреты компании.



IBM Security Intelligence with Big Data – по-своему уникальное программное обеспечение. Эта система может анализировать буквально терабайты самых разных электронных сообщений, финансовых счетов и веб-траффика, определяя угрозы для систем безопасности и потенциальные возможности мошенничества. Кроме просто предотвращения угроз, новая платформа, основанная на Hadoop, позволит ИТ-менеджерам проводить анализ электронных сообщений конкретного пользователя, определяя, насколько он предрасположен к распространению секретных данных. Болтливость пользователя определяется разницей в том, как человек отзывается о своей работе с коллегами и с публикой в социальных сетях. Компьютер сможет находить пользователей, затаивших обиду на компанию.

 



Например, программа может проанализировать письма пользователя, в которых рассказывается о положительных моментах работы, и сравнить эти данные с тем, как он высказывается в разговорах с друзьями о месте своей работы. Учитывая эти отличия и многие другие факторы, IBM Security Intelligence with Big Data может дать IT-команде наводку на неблагонадежного сотрудника. В основе системы анализа лежит специальный алгоритм распознавания фраз, позволяющий определять их позитивную или негативную окраску.

Платформа также помогает компаниям защищаться от хакерских атак и мошенничества, позволяя специалистам по системам безопасности быстрее находить методы, которыми хакеры пользовались во время предыдущих атак (определять время вторжения, место из которого проводилась атака, устанавливать какие программы использовались для взлома).

Один из первых клиентов, купивших IBM Security Intelligence with Big Data, по имени Марк Клэнси работает в Depository Trust & Clearing Corp. По его словам он не собирается использовать аналитические возможности Security Intelligence. Вместо этого он планирует делать специальные запросы, которые используют другие аналитические механизмы, исследующие не только почту, но и записи о путешествиях пользователя.

Система Антифишинг выявила 74 тыс. фишинговых сайтов

По итогам 2025 года система «Антифишинг» выявила 217 тыс. злонамеренных ресурсов, из которых 74 тыс. пришлись на фишинговые сайты. В Минцифры отмечают устойчивую тенденцию к снижению общего числа таких ресурсов: в 2024 году их было выявлено 342 тыс., а в 2023 — 355 тыс.

Эти данные привели «Ведомости» со ссылкой на ведомство, которое выступает оператором системы «Антифишинг».

С фишинговыми ресурсами ситуация выглядит менее однозначной. В 2024 году было обнаружено 86 тыс. таких сайтов, тогда как в 2023 — лишь 40 тыс. При этом Роскомнадзор сообщил о блокировке 100 тыс. фишинговых ресурсов в 2025 году — это в 3,3 раза больше, чем годом ранее. Статистику привёл подведомственный Роскомнадзору Центр мониторинга и управления сетью связи общего пользования.

Руководитель направления по повышению киберграмотности корпоративных пользователей компании RED Security Артём Мелехин связывает рост числа выявляемых злонамеренных ресурсов с развитием и совершенствованием систем обнаружения, в том числе автоматизированных и массовых.

Директор по развитию центра мониторинга внешних цифровых угроз Solar Aura ГК «Солар» Александр Вураско считает, что улучшение механизмов выявления фишинговых ресурсов привело к исчезновению отдельных их типов. Дополнительную роль сыграли антимошеннические меры со стороны банков и операторов связи. В результате злоумышленники сместили фокус на «угон» учётных записей в мессенджерах и социальных сетях.

При этом порог входа в этот «бизнес» продолжает снижаться. По словам Александра Вураско, этому способствует развитие сервисной модели. В даркнете без труда можно найти продавцов услуг PhaaS (phishing as a service — «фишинг как услуга»). По оценкам экспертов, примерно за 10 долларов можно создать вполне работоспособный фишинговый сайт. Существуют и более дешёвые предложения — по цене чашки кофе, но их качество, как правило, крайне низкое. В то же время ресурсы, рассчитанные на целевые атаки против крупных компаний, могут стоить порядка 100 тыс. рублей.

Артём Мелехин также отмечает влияние инструментов генеративного искусственного интеллекта. При этом ИИ применяется не только злоумышленниками, но и для выявления фишинга. Руководитель направления аналитики и спецпроектов экспертно-аналитического центра InfoWatch Андрей Арсентьев подчёркивает, что ключевая задача, которую решают организаторы фишинговых атак с помощью генеративного ИИ, — это персонализация предложений.

Как отметила старший контент-аналитик «Лаборатории Касперского» Ольга Алтухова, фишинг по-прежнему остаётся одной из основных угроз для российских пользователей. В основе фишинговых и скамерских атак лежит социальная инженерия, а не технические ухищрения. Злоумышленники манипулируют эмоциями, часто создают ощущение срочности и активно пользуются низким уровнем осведомлённости пользователей — в том числе корпоративных — в вопросах безопасности.

Согласно исследованию RED Security, более 40% опрошенных оказались уязвимы для фишинга. 34% респондентов вводили учётные данные на поддельных страницах, причём 13% делали это несколько раз, так и не получив ожидаемого результата. При этом рост цифровой грамотности идёт медленно и требует значительных усилий.

По мнению экспертов, повышение осведомлённости пользователей должно сочетаться с системной работой, направленной на снижение рентабельности фишинговых атак. Добиться этого можно за счёт ускорения выявления и блокировки ресурсов, а также усложнения механизмов монетизации таких атак.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru