Масштабы хищения данных за последний год выросли в 4 раза

Масштабы хищения данных за последний год выросли в 4 раза

...

По оценкам одного из крупнейших американских операторов связи компании Verizon, в прошлом году компьютерные злоумышленники похитили данных больше, чем за прошлые 4 года вместе взятые. Наиболее желанными для взломщиков данными остаются номера банковских карт и PIN-коды.

Verizon отмечает, что за 90% случаев кражи данных стоят не подростки-одиночки, желающие проверить на прочность ИТ-системы банков или магазинов, а вполне организованные преступные группы, промышляющие кражами в крупных масштабах. По оценкам составителей отчета, в 2008 году тем или иным способом в руках злоумышленников оказались 285 млн пользовательских записей. 93% этих данных были украдены не с компьютеров пользователей, а из ИТ-систем различных финансовых институтов.

"Кибер-преступники готовы вкладывать все больше средств в разработку и исследования, что позволяет им продвигаться в деле хищения данных", - говорят в Verizon.

Приходится утверждать и то, что в 2008 году выросло не только количество случаев краж данных, но и ущерб от каждого индивидуального случая кражи. Если в 2007 году большинство данных утекали за счет краденных ноутбуков, подсаженных троянов и тому подобных методов, то в 2008 году злоумышленники предпочитали получать контроль над целыми сетями и воровать данные куда большими масштабами.

"В пересчете на сотрудника, компании тратят на безопасность денег в два раза больше, чем индивидуальные пользователи, но именно компании пока являются основным источником потерь данных", - отмечается в публикации компании.

Отчасти с такими итогами согласны и в Symantec. Эта компания вчера представила свой отчет за 2008 года. В отчете говорится, что всего в 2008 году было зафиксировано 1,6 млн новых образцов вредоносного кода, что составляет 60% от общей базы злонамеренного софта, накопленной компанией за последние полтора десятка лет. "В течение каждого месяца 2008 года программное обеспечение только компании Symantec блокировало по 245 млн попыток вирусов и троянов вторжений на компьютеры и серверы по всему миру", - говорят в компании. 

"90% атак, зафиксированных в прошлом году, были направлены на кражу тех или иных данных. Из всего обилия "ворующих" кодов больше всего (72%) представляли собой те или иные шпионские модули или клавиатурные шпионы", - говорят в Symantec.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

ИИ пишет коды, как талантливый джуниор, и это подрывает безопасность софта

Как выяснили израильские специалисты, сгенерированные ИИ коды по плотности уязвимостей сравнимы с рукописными творениями, однако содержат структурные изъяны, способные повысить риски для введенных в эксплуатацию систем.

В рамках исследования в OX Security изучили содержимое более 300 репозиториев софта, в том числе 50 проектов, созданных с помощью GitHub Copilot, Cursor или Claude.

Многие сгенерированные ИИ коды выглядели чистыми и функциональными: казалось, умный помощник повел себя как одаренный начинающий программист, к тому же обладающий феноменальным быстродействием.

К сожалению, его участие свело на нет аудит кода, отладку и командный надзор, с которыми современные безопасники и так плохо справляются из-за возросшей нагрузки. Такие корпоративные службы, по данным экспертов, в среднем одновременно обрабатывают по полмиллиона алертов, оценивая степень важности и принимая дополнительные меры защиты.

Применение ИИ ускорило темпы создания софта, однако такие разработчики зачастую развертывают свои программы, не имея представления о защите хранимых данных и доступа, в том числе через интернет. Справедливости ради стоит отметить, что в подобную ловушку может попасть и профессиональный кодер.

«Функциональные приложения теперь можно выкатывать быстрее, но их не успевают тщательно проверять, — комментирует Эяль Пац (Eyal Paz), вице-президент OX Security по исследовательской работе. — Уязвимые системы вводятся в эксплуатацию с беспрецедентной скоростью, однако надлежащий аудит кода невозможно масштабировать до такой степени, чтобы он соответствовал новым темпам».

Суммарно эксперты выявили десять потенциально опасных недостатков, которые часто встречаются в творениях ИИ-помощников программиста:

  • множественные, излишние комментарии в коде, затрудняющие проверку (в 90-100% случаев);
  • фиксация на общепринятых правилах программирования, препятствующая созданию более эффективных и новаторских решений (80–90%);
  • создание одноразовых кодов, без возможности перепрофилирования под иные задачи (80–90%);
  • исключение рефакторинга (80–90%);
  • повторяющиеся баги, которые потом приходится многократно фиксить, из-за невозможности многократного использования кода (70-80%);
  • отсутствие осведомленности о специфике среды развертывания, приводящее к отказу кода, исправно функционирующего на стадии разработки (60-70%);
  • возврат к монолитным, сильно связанным архитектурам вместо уже привычных, удобных в сопровождении микросервисов (40-50%);
  • фейковое покрытие тестами всех интересующих значений — вместо оценки реальной логики ИИ выдает бессмысленные метрики, создающие ложное чувство уверенности в результатах (40-50%);
  • создание кодов с нуля вместо добавления обкатанных библиотек и SDK, что повышает риски привнесения ошибок (40-50%);
  • добавление логики для порожденных галлюцинациями сценариев, повышающее расход ресурсов и снижающее производительность (20-30%).

Поскольку традиционные методы обеспечения безопасности кодов не работают при использовании ИИ, авторы исследования (доступ к полнотекстовому отчету требует регистрации) рекомендуют в таких случаях принять следующие меры:

  • отказаться от аудита кодов и вместо этого привнести аспект безопасности в процесс разработки (подход Secure by Design);
  • перераспределить роли и зоны ответственности — ИИ работает над реализацией, профессионалы концентрируют внимание на архитектуре, контролируют соблюдение требований безопасности, принимают решения по вопросам, требующим опыта и знания контекста;
  • заставить ИИ блюсти интересы безопасности — вставлять соответствующие инструкции в промпты, вводить архитектурные ограничения, интегрировать автоматически выполняемые правила в рабочие процессы, чтобы не пришлось устранять огрехи пост фактум;
  • применять ИИ-средства обеспечения безопасности, сравнимые по быстродействию с такими же помощниками по разработке.

По прогнозу «Монк Дидижтал Лаб», расширение использования генеративного ИИ в российских разработках к концу текущего года приведет к увеличению количества сбоев ИТ-инфраструктуры на 15-20% по сравнению с уровнем 2023-го.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru