Обнаружен фальшивый Facebook - PandaLabs сообщает

Обнаружен фальшивый Facebook

PandaLabs  обнаружила фальшивую страницу Facebook, предназначенную для кражи паролей у пользователей социальной сети. Содержимое и URL этой веб-страницы идентичны контенту страницы реального сервиса, поэтому очень легко убедить пользователя ввести свое имя и пароль.

После введения пароля страница выдает ошибку, которая должна
насторожить и предупредить пользователя о том, что он находится на
вредоносном сайте. По ссылке можно посмотреть изображение такой ошибки:

http://www.flickr.com/photos/panda_security/tags/fakefacebook/ 

Любые данные, введенные на этой странице, попадут в руки хакеров.

“Данная мошенническая URL, вероятно, распространяется в электронных сообщениях с помощью технологии BlackHat SEO. В любом случае, как только данные пользователя попадают в руки кибер-преступников, последние могут предпринять любое действие с аккаунта пользователя, включая публикацию спама, комментариев с вредоносными ссылками, рассылку сообщений по контакт-листу и др.” – объясняет Луис Корронс, Технический директор PandaLabs.

Чтобы не стать жертвой мошенников, PandaLabs рекомендует:

- Не отвечайте и не переходите по ссылкам, включенным в нежелательную почту.

- Внимательно проверьте, является ли URL, где Вы вводите свои данные, действительно страницей Facebook (www.facebook.com), поскольку фальшивые веб-сайты часто имеют похожие адреса с одной лишь неправильной буквой.

- Если Вы уже ввели свои данные на одной из таких страниц, быстро зайдите на свой аккаунт и смените пароль, чтобы предотвратить доступ к нему.

- Если Вы не можете войти на свой аккаунт, Facebook предлагает сервисы, которые позволят Вам заявить о том, что данный аккаунт принадлежит именно Вам.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru