Доход Check Point в 2008 финансовом году вырос на 11%

Александр Панасенко 04 Февраля 2009 - 12:17

...

Компания Check Point Software Technologies сообщила результаты финансовой деятельности за четвертый квартал 2008 г. и подвела итоги финансового года, завершившегося 31 декабря 2008 г.

Валовой доход компании в четвертом квартале 2008 г. составил $217,6 млн, против $206,7 млн в четвертом квартале 2007 г. Операционный доход по GAAP составил $103,7 млн, против $107,4 млн за аналогичный период прошлого года. Чистая прибыль по GAAP в четвертом квартале составила $86,5 млн ($87,9 млн в четвертом квартале 2007 г.); аналогичный показатель не по GAAP достиг уровня $105,6 млн, против $102,5 млн за четвертый квартал 2007 г.

Доход на разбавленную акцию по GAAP в четвертом квартале 2008 г. составил $0,41 ($0,39 в четвертом квартале 2007 г.), не по GAAP - $0,5 (с $0,46 в четвертом квартале 2007 г.). Доходы будущих периодов достигли отметки в $330,8 млн, что на 57,1 млн, или 21% выше данного показателя по состоянию на 31 декабря 2007 г. За четвертый квартал 2008 г. Check Point приобрела примерно 3,4 млн акций на общую сумму $66,7 млн.

Валовой доход Check Point за 2008 финансовый год составил $808,5 млн, что на 11% больше по сравнению с $730,9 млн в 2007 г. Операционный доход по GAAP составил $356,5 млн ($370,6 млн в 2007 г.). Чистая прибыль по GAAP достигла отметки в $324 млн, что на 15% больше по сравнению с $281,1 млн за 2007 г. Чистая прибыль не по GAAP составила $386 млн, что на 8% больше по сравнению с показателем в $358,7 млн за предыдущий год.

Доход на разбавленную акцию по GAAP составил $1,5, что на 20% больше по сравнению с $1,25 за 2007 г.; аналогичный показатель не по GAAP составил $1,78, что на 12% превышает показатель в размере $1,59 за 2007 г. Поток денежных средств составил $429,9 млн, что на 16% больше по сравнению с $371,6 млн в 2007 г. Сумма денежных средств и инвестиций по состоянию на 31 декабря 2008 г. составила $1,444 млрд.

В течение 2008 г. компания Check Point выкупила всего около 10,9 млн акций на общую сумму $239,5 млн. Из $400 млн, выделенных компанией на программу выкупа акций на 2008 г., не было использовано примерно $233,7 млн.

Следующая главная новость »

Защита мобильных приложений: где бизнес теряет данные?
Регистрируйтесь на эфир!

Екатерина Быстрова 19 Мая 2026 - 10:49

Фишинг Мошенничество GenAI (генеративный искусственный интеллект)Онлайн-мошенничество Домашние пользователи

ИИ превращает пару постов в Instagram в убедительный фишинг

Исследователи из Техасского университета в Арлингтоне и Государственного университета Луизиана показали, как несколько публичных постов в Instagram (принадлежит корпорации Meta, признанной экстремистской и запрещённой в России) можно превратить во вполне убедительные фишинговые письма.

Злоумышленнику достаточно посмотреть открытый профиль: фото, подписи, поездки, хобби, дни рождения, отношения, а дальше генеративный ИИ сам соберёт письмо.

В рамках эксперимента исследователи сгенерировали около 18 тыс. фишинговых писем с помощью пяти больших языковых моделей, включая GPT-4, Claude 3 Haiku, Gemini 1.5 Flash, Gemma 7B и Llama 3.3. Для персонализации использовалась публичная активность 200 пользователей Instagram.

Письма строились вокруг разных приёмов социальной инженерии: приманки, запугивания, имитации доверенного контакта, выгодного обмена, эмоционального давления и других сценариев. В результате ИИ вставлял в сообщения детали, которые делают фишинг особенно эффективным: упоминания поездок, местных событий, интересов, личных дат или недавней активности.

Самыми убедительными в тестах оказались письма, созданные GPT-4 и Claude. Они получили высокие оценки по качеству языка, уровню персонализации, эмоциональному воздействию и технической проработке. Более того, ИИ-сообщения выглядели заметно естественнее и персональнее, чем реальные фишинговые письма из датасета APWG eCrime Exchange.

Проверяли это не только на метриках, но и на людях. В эксперименте участвовали 70 человек, которые сравнивали ИИ-фишинг с реальными вредоносными письмами. Результат ожидаемо неприятный: сообщения, сгенерированные ИИ, участникам было сложнее распознать. В отдельных случаях они казались менее подозрительными, чем легитимные письма из исследования.

Ещё один важный вывод: много данных атакующему не нужно. Основной контекст для персонализации обычно находился уже в первых нескольких постах. После пяти публикаций прирост полезной информации начинал снижаться, а 10-15 постов оказалось достаточно, чтобы массово делать таргетированный фишинг.

Защитные механизмы ИИ-моделей тоже не всегда спасали. Исследователи обходили ограничения мягкими формулировками: вместо «обмани пользователя» — «персонализируй сообщение», вместо «фишинг» — «дружеское письмо». В итоге часть систем модерации такие запросы пропускала.

Цена атаки тоже смешная: одно письмо обходилось меньше чем в цент и генерировалось за секунды. И вот это уже главный неприятный момент. Персональный фишинг раньше был дорогим и ручным, а теперь превращается в конвейер.

Защита мобильных приложений: где бизнес теряет данные?
Регистрируйтесь на эфир!