Российские компании теряют до $30 млн из-за утечек данных

Российские компании теряют до $30 млн из-за утечек данных

Более 90% компаний сталкиваются с крупными утечками данных, приводящими к серьёзным финансовым проблемам вплоть до банкротства — такие выводы Zecurion Analytics сделал на основании опроса, проведённого среди компаний, использующих системы защиты информации от утечек.

Инфографика Zecurion Analytics: российские компании теряют до 30 000 000 долларов США. DLP-системы помогут

 

Аналитики Zecurion провели более 100 интервью с топ-менеджерами компаний и специалистами по кибербезопасности и изучили реальные случаи выявления преднамеренных и случайных утечек корпоративной информации. Выяснилось, что лишь 8% организаций не страдают от утечек данных, а в 30% компаний крупного и среднего бизнеса фиксируют в среднем по две попытки в месяц похитить ценную информацию, потеря которой сказывается на финансовой стабильности компании. Это подтверждает и максимальный размер ущерба в $30 млн, который понесла российская компания от утечки конфиденциальных данных.

Большая часть компаний несёт косвенные убытки вследствие кражи сотрудниками клиентской базы. В случаях выявления кражи и незаконного использования коммерческой информации сотрудниками 9% компаний увольняет инсайдеров и лишь 2% привлекает их к уголовной или административной ответственности. Если в действиях сотрудника отсутствует злой умысел, в большинстве случаев (61%) всё заканчивается разъяснительными беседами. При серьёзных последствиях непреднамеренных утечек 17% работодателей прибегают к официальным выговорам и штрафам.

Авторы исследования попросили респондентов привести цифры возможных и реальных издержек от утечек данных. В среднем финансовый ущерб в организациях составил $820 тыс. от каждой реальной утечки, в то время как прогнозируемый оказался в 2,5 раза меньше (в среднем $310 тыс.). Такие разные показатели указывают на недостаток организационной работы в части классификации информации и оценки информационных рисков.

«Результаты исследования приятно удивили. При фактически полном отсутствии серьёзной ответственности за утечки как компаний, так и самих инсайдеров большая часть организаций просчитывает риски и убытки и инвестирует в защиту своей информации и персональных данных, — говорит Владимир Ульянов, руководитель Zecurion Analytics. — Это трудно ощутить простым людям, так как в России не принято сообщать об утечках в СМИ и даже своим клиентам, партнёрам или сотрудникам, однако инцидентов с утечками становится всё меньше, и это не может не радовать».

В Exim нашли критическую RCE-уязвимость: почтовики лучше обновить срочно

В популярном почтовом сервере Exim обнаружили критическую уязвимость CVE-2026-45185. При определённых условиях она позволяет удалённому атакующему без аутентификации выполнить произвольный код на сервере. Вполне себе неприятный сценарий, поэтому лучше не затягивать с установкой патча.

Проблема затрагивает версии Exim с 4.97 по 4.99.2, если они собраны с библиотекой GnuTLS и рекламируют STARTTLS вместе с CHUNKING. Сборки на OpenSSL, по имеющимся данным, не страдают — редкий случай, когда можно выдохнуть, но только после проверки конфигурации.

Суть бага — use-after-free во время завершения TLS-сессии при обработке SMTP-трафика BDAT. Exim освобождает TLS-буфер передачи, но затем продолжает использовать устаревшие callback-ссылки, которые могут писать данные уже в освобождённую область памяти. А дальше начинается классика жанра: повреждение памяти, удалённое выполнение кода и очень плохой день у администратора.

Exim широко используется на Linux- и Unix-серверах, в корпоративных почтовых системах, а также в Debian- и Ubuntu-based дистрибутивах, где он исторически часто выступал почтовым сервером по умолчанию.

По данным XBOW, баг был передан мейнтейнерам Exim 1 мая, подтверждение пришло 5 мая, а ещё через три дня уведомили затронутые Linux-дистрибутивы. Исправление уже выпущено в Exim 4.99.3.

Отдельная перчинка — попытка собрать PoC с помощью ИИ. XBOW устроила семидневное соревнование между своей автономной системой XBOW Native и человеком-исследователем, которому помогала большая языковая модель. ИИ смог собрать рабочий эксплойт для упрощённой цели без ASLR и с бинарником non-PIE. Во втором подходе LLM добралась до эксплуатации на системе с ASLR, но всё ещё без PIE.

Победил, впрочем, человек. Исследователь признал, что ИИ сильно ускоряет разбор незнакомого кода, сборку файлов и проверку направлений атаки, но до самостоятельной эксплуатации реального софта без человеческого руля моделям ещё надо подрасти.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru