Социальная инженерия 80-го уровня

Социальная инженерия 80-го уровня

Социальная инженерия 80-го уровня

Говоря о социальной инженерии, мы всегда представляем себе какого-то "крутого хакера", который сидит и собирает данные, чтобы поживиться паролем от интернет-банкинга или чем-то не менее вкусным. На самом деле, социальным инженером может оказаться даже ваша соседка по лестничной клетке, легкомысленного вида блондинка с карликовой собачкой. Не верите? Вот вам история, или, как модно сегодня говорить, кейс.
Одна предприимчивая девушка решила познакомиться с иностранцем. Ничего плохого в этом нет, в мире полно интернациональных пар, и вообще, каждый кузнец своему счастью. Но в отличие от большинства других искательниц зарубежного счастья, наша героиня решила зарегистрировать сразу несколько аккаунтов на популярном сайте для знакомств с зарубежными гражданами. Погодите немного, вы узнаете, для чего это было нужно.
Профили были разными - ведь у разных иностранцев разные вкусы. У девушки, о которой идет речь, было много подруг, которые выкладывали свои фото и видео в социальной сети «Вконтакте». Свои профили она наполнила именно с помощью этих материалов. Стоит ли говорить, что подруги были, что называется, ни сном, ни духом?..
На ловца, как говорится, и зверь бежит. Рано или поздно, в каждом из профилей появлялся иностранец, который был готов жениться на девушке. И сразу же случалась какая-то «неприятность»: к примеру, большие долги за лечение сестры, мамы или бабушки, требовались деньги для оплаты кредита и т.п. Некоторые, заподозрив обман, прекращали общение, но кое-кто из более обеспеченных отправлял нужную сумму, еще одну, и еще...
А после девушка пропадала, внезапно и с концами. Что интересно, нашлись и те (видимо, кто-то переслал очень уж много денег), что приехали на место, указанное в анкете, и узнали, само собой, что реальный человек, данные которого использовала мошенница, ничего не подозревал даже о «своем» профиле на сайте знакомств.
К сожалению, от такой ситуации защититься никак нельзя - во всяком случае, тому, чьи фото используются (иностранцу достаточно не платить до первой встречи в реальном мире). Просто нужно знать, что так бывает, и быть готовым к подобным ситуациям.

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