Более 40% сайтов промышленных компаний уязвимы для хакерских атак

Более 40% сайтов промышленных компаний уязвимы для хакерских атак

Более 40% сайтов промышленных компаний уязвимы для хакерских атак

Более половины современных сайтов содержат критически опасные уязвимости, которые позволяют злоумышленникам проводить различные атаки, включая отказ в обслуживании и кражу персональных данных. Такие выводы содержатся в исследовании компании Positive Technologies на основе работ по анализу защищенности веб-приложений за 2016 год.

Как следует из отчета, практически все исследованные веб-приложения (94%) позволяют осуществлять атаки на пользователей, и неудивительно ― половина уязвимостей, вошедших в десятку самых распространенных, используются именно для таких атак. Доступ к персональным данным был получен в 20% приложений, обрабатывающих такие данные (включая сайты банков и государственных организаций).

Больше всего веб-приложений с уязвимостями высокого уровня риска найдено среди сайтов телекоммуникационных компаний (74%). Если же оценивать уровень защищенности в зависимости от возможных последствий, то хуже всего ситуация в промышленности (43% сайтов отличаются крайне низкой степенью защищенности) и в электронной коммерции (34%).

Исследователи отмечают, что уязвимости публичных сайтов по-прежнему являются популярным способом проникновения во внутреннюю инфраструктуру компании: каждое четвертое веб-приложение позволяет проводить такие атаки. Кроме того, четверть веб-приложений содержат уязвимости, позволяющие стороннему злоумышленнику получить доступ к базам данных.

Еще одно важное наблюдение ― веб-приложения, находящиеся в процессе эксплуатации, оказались более уязвимыми, чем тестовые: критически опасные уязвимости выявлены в 55% продуктивных систем и в 50% тестовых систем.

«Это свидетельствует о том, что необходимо проводить анализ защищенности не только в процессе разработки, но и после внедрения в эксплуатацию, ― комментирует Евгений Гнедин, руководитель отдела аналитики информационной безопасности Positive Technologies. ― Для защиты уже эксплуатируемых приложений рекомендуется использовать межсетевые экраны уровня приложений (web application firewalls)».

В исследовании также представлено сравнение эффективности различных методов анализа защищенности приложений («белый ящик» против «черного ящика») и приведены примеры выявления уязвимостей автоматизированным анализатором кода PT Application Inspector.

«Анализ исходного кода показывает намного более высокие результаты, чем исследование защищенности без доступа к коду приложения, ― отмечает Евгений Гнедин. ― Кроме того, тестирование исходного кода в процессе разработки позволяет значительно повысить защищенность конечного приложения. Для анализа исходного кода на различных стадиях разработки целесообразно применять автоматизированные средства, поскольку это позволяет выявить максимальное число ошибок в кратчайшее время».

Каждая пятая утечка уже связана с теневым использованием ИИ

Сотрудники всё чаще отправляют рабочие данные в нейросети быстрее, чем службы ИБ успевают понять, что вообще происходит. По данным «Информзащиты», в июле 2026 года уже 20% организаций, столкнувшихся с утечками, хотя бы частично связали инциденты с несанкционированным использованием ИИ. Годом ранее таких случаев было около 12%.

И это не безобидное попросил чат-бота поправить письмо. В публичные ИИ-сервисы загружают договоры, исходный код, внутреннюю переписку, клиентские обращения и техническую документацию.

На веб-интерфейсы нейросетей приходится около 42% подобных инцидентов. Ещё 24% утечек связаны с браузерными расширениями и ИИ-помощниками.

Они получают доступ к вкладкам, истории сессий и cookie, а потом тихо делают то, на что им когда-то нажали «Разрешить». Самостоятельно подключённые API и библиотеки дают ещё 19%, инструменты для программирования — 15%.

Проблема в том, что классические средства защиты часто не видят ничего подозрительного. Домен легитимный, TLS работает, вредоносной сигнатуры нет. Только конфиденциальный документ уже уехал во внешний сервис.

Почти у трети компаний, использующих ИИ, находят хотя бы один API-ключ или секрет в небезопасном месте: конфигурациях, тестовых скриптах, рабочих станциях и Git-репозиториях. Получив такой ключ, атакующий может не только потратить чужой бюджет, но и добраться до подключённых баз данных и RAG-хранилищ.

Дороже всего здесь обходится позднее обнаружение. Инциденты с теневым ИИ в среднем увеличивают ущерб примерно на $670 тыс.

Эксперты советуют начинать не с тотальных запретов, а с инвентаризации сервисов, поиска ключей, контроля расширений и классификации данных. Потому что запретить ChatGPT приказом легко. Гораздо сложнее заметить, что сотрудник уже загрузил туда половину проекта.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru