Лаборатория Касперского увеличила выручку на 8% и заработала $698 млн

Лаборатория Касперского увеличила выручку на 8% и заработала $698 млн

Лаборатория Касперского увеличила выручку на 8% и заработала $698 млн

В 2017 году «Лаборатория Касперского» продемонстрировала уверенный рост: глобальная выручка компании по итогам 12 месяцев составила $698 миллионов, что на 8% выше, чем в 2016 году (неаудированные данные по МСФО).

Активнее всего продажи компании росли в корпоративном сегменте — на 13% (все данные по сегментам и по регионам указаны исходя из продаж компании (bookings), а не выручки (revenue)). В частности, продажи решений «Лаборатории Касперского» крупному бизнесу выросли на 30%. Результаты компании в новых перспективных направлениях (таких как противодействие целевым атакам, защита критических инфраструктур, борьба с мошенничеством и т.д. – так называемый сегмент non-endpoint) улучшились на 61%, а в сегменте различных экспертных сервисов — на 41%. В настоящий момент среди корпоративных клиентов «Лаборатории Касперского» 69 компаний из списка Fortune 500.

«Положительные финансовые результаты 2017 года — яркое доказательство того, что пользователи предпочитают лучшие продукты на рынке и разделяют нашу принципиальную позицию защищать от любых киберугроз вне зависимости от их происхождения. Вопреки сложной геополитической обстановке, бездоказательным обвинениям и открытым попыткам подорвать наш бизнес, компания показывает положительную динамику. Мы развиваемся, постоянно работаем над новыми перспективными решениями и технологиями и уверены, что впереди нас ждет еще более продуктивный год», — подчеркнул Евгений Касперский, генеральный директор «Лаборатории Касперского».

Сложная геополитическая обстановка, безусловно, отразилась на бизнесе в Северной Америке — на этом рынке объем продаж компании в 2017 году снизился на 8%. На глобальном уровне «Лаборатория Касперского» добилась позитивной динамики благодаря росту продаж в Латинской Америке (18%), в России и СНГ (34%), на Ближнем Востоке, в Турции и Африке (31%) и в Азиатско-Тихоокеанском регионе (11%). Япония показала умеренный рост в 4%, а результаты Европы чуть ниже уровня прошлого года (падение на 2%).

Чтобы ответить на самые сложные вопросы, которые могут возникнуть у клиентов компании и ее партнеров, «Лаборатория Касперского» запустила программу по информационной открытости — Global Transparency Initiative. В рамках этой инициативы «Лаборатория Касперского» предоставит исходный код своих продуктов для анализа независимым экспертам, привлечет сторонних экспертов для проверки целостности своих решений и процессов, откроет три центра прозрачности (Transparency Centers) в Азии, Европе и США, а также увеличит награду в программе bug bounty до $100 тысяч за обнаружение уязвимостей в своем ПО.

ИИ в браузере может сливать ваши данные и принимать опасные решения за вас

Браузерные ИИ-агенты, которые обещают «сделать всё за пользователя» — от бронирования отелей до онлайн-покупок, — могут оказаться куда менее безопасными, чем кажется. К такому выводу пришли авторы нового исследования, посвящённого рискам конфиденциальности.

Исследователи изучили (PDF) восемь решений, которые активно развивались или обновлялись в 2025 году.

В выборку вошли ChatGPT Agent, Google Project Mariner, Amazon Nova Act, Perplexity Comet, Browserbase Director, Browser Use, Claude Computer Use и Claude for Chrome. Итог получился тревожным: в каждом из продуктов нашли как минимум одну уязвимость, а всего зафиксировали 30 проблем.

Одна из ключевых претензий — архитектура таких агентов. В большинстве случаев языковая модель работает не на устройстве пользователя, а на серверах разработчика. Это означает, что данные о состоянии браузера, поисковых запросах и содержимом страниц передаются третьей стороне. Формально провайдеры обещают ограничения на использование этих данных, но на практике пользователю остаётся лишь доверять политике сервиса.

Дополнительный риск — устаревшие браузеры. В одном случае агент использовал версию браузера, отстававшую на 16 крупных релизов, с уже известными уязвимостями. Такой софт может быть легко атакован через вредоносный сайт.

 

Ещё одна проблема — отношение агентов к опасным сайтам. Многие из них игнорируют стандартные браузерные предупреждения. В ходе тестов шесть из восьми агентов никак не сообщили пользователю, что открытая страница входит в списки фишинговых ресурсов. В результате ИИ может спокойно продолжать «выполнять задачу» — вплоть до ввода логинов и паролей на поддельных страницах.

Нашлись и проблемы с TLS-сертификатами: некоторые агенты не предупреждали об отозванных, просроченных или самоподписанных сертификатах. В одном случае модель просто «кликнула» предупреждение и продолжила работу, что открывает путь к атакам типа «Человек посередине».

 

Исследование показало, что браузерные агенты могут ослаблять защиту от межсайтового трекинга. Часть решений некорректно изолирует сторонние данные вроде cookies, что упрощает отслеживание активности пользователя на разных сайтах. Некоторые агенты по умолчанию сохраняют профильные данные — причём не всегда уведомляя об этом и не предлагая способ очистки.

Автоматизация доходит и до диалогов конфиденциальности. В тестах несколько агентов самостоятельно нажимали «Принять все cookies», даже когда рядом была кнопка «Отклонить». В одном случае это делалось ради продолжения задачи, в другом — из-за расширения, автоматически подавляющего cookie-баннеры.

С разрешениями на уведомления ситуация тоже неоднозначная: один агент просто выдавал доступ без спроса, другие игнорировали запросы, если могли продолжить работу, или действовали по стандартным настройкам браузера.

Самые чувствительные находки касаются утечек персональных данных. Исследователи дали агентам вымышленную личность и проверили, будут ли они делиться этой информацией с сайтами. Результат — шесть уязвимостей, связанных с раскрытием данных.

Некоторые агенты передавали информацию даже когда это не требовалось для выполнения задачи. В ход шли имейл-адреса, почтовые индексы, демографические данные, а в одном случае агент попытался отправить номер банковской карты. Были и примеры, когда ZIP-код вычислялся по IP-адресу и использовался для доступа к «локальным ценам».

Когда данные всё же не передавались, агенты либо подставляли заглушки, либо прямо сообщали, что информация недоступна — даже если это мешало завершить задачу.

Авторы исследования подчёркивают: проблема не в самой идее browser agents, а в том, как они спроектированы. Они советуют разработчикам активнее привлекать специалистов по приватности, регулярно прогонять решения через автоматизированные тесты и аккуратнее обращаться с механизмами защиты, которые уже есть в браузерах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru