G Data предупреждает геймеров об опасности

G Data предупреждает геймеров об опасности

...

Специалисты компании G Data провели анализ атак на участников игрового сообщества. Главной целью преступников является похищение личных данных геймеров для торговли учетными записями, которая приносит мошенникам большие деньги. «Аккаунты хороших игроков в Германии стоят около сотни евро, в странах Азии преступники готовы заплатить более 10 тысяч долларов США за подобную информацию. Это объясняет, почему онлайн-грабители настолько заинтересованы в геймерах», — говорит Ральф Бенцмюллер, руководитель лаборатории безопасности компании G Data.



Процесс кражи персональных данных в онлайн-сообществах выглядит так: преступники регистрируются на форумах и в чатах, выдавая себя за службу поддержки производителя игры. Под предлогом оказания помощи в проблемных игровых ситуациях они связываются с жертвами. По мнению специалистов G Data, хакеры нацелены, прежде всего, на новичков, так называемых newbies («нубы»). Для прохождения определенных уровней игры у пользователя запрашиваются персональные данные доступа к игре. Если жертва отвечает на запрос и отправляет коды доступа, ловушка закрывается, и дорогой игровой аккаунт получает нового владельца.

В течение шести месяцев эксперты лаборатории безопасности G Data проводили анализ 66,5 тысяч фишинг- и вредоносных сайтов. Они выясняли, какой процент сайтов содержит угрозы для посетителей. Результат оказался неожиданным: 6,5 % проанализированных страниц относятся к тематической области «Игры» и ориентированы на онлайн-игроков. Из них многопользовательские ролевые онлайн-игры (MMORPG) с результатом 35 % занимают первое место. Самыми популярными стали World of Warcraft, Metin 2, Runescape и Tibia.

Самыми опасными атаками, по результатам анализа, стали фишинговые нападения. Процесс захвата данных выглядит следующим образом: на своем сервере взломщики регистрируют оригинальный веб-сайт, похожий на оригинальный сайт производителя игры, и ждут посетителей. Как только игрок вводит свой пароль на фальшивую Интернет-страницу, хакеры похищают регистрационные данные.

На чёрных онлайн-рынках, по оценкам специалистов G Data, продаётся любой товар: от аккаунтов платных поставщиков услуг и аукционных онлайн-домов, документов, удостоверяющих личность, данных кредитных карт до данных доступа и ключей для программ и игр. Цены варьируются в зависимости от объема предоставленных данных, популярности игры и уровня игрока.

Источник

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