Новый инструмент распознавания лиц найдет профили в соцсетях

Новый инструмент распознавания лиц найдет профили в соцсетях

Новый инструмент распознавания лиц найдет профили в соцсетях

Исследователи из Trustwave выпустили новый инструмент с открытым исходным кодом, который использует распознавание лиц для отслеживания тем в социальных сетях. Инструмент получил имя Social Mapper. Эта система способна находить профили в Facebook, Instagram, Twitter, LinkedIn и других сетях на основе имени пользователя и изображения.

Само собой, подобный поиск можно осуществлять вручную, но автоматизированный процесс гарантирует, что он будет выполняться гораздо быстрее — система может одновременно искать профили сразу нескольких людей.

«Сбор информации онлайн — довольно трудоемкий процесс. Вот если бы его можно было автоматизировать и применить в массовом масштабе к сотням и тысячам людей», — объясняют в Trustwave.

Social Mapper не требует доступ к API социальных сетей — это огромный плюс, так как необходимость в API ограничивало использование инструментов роде Geofeedia. Таким образом, система выполняет поиск в специальном окне, а затем использует распознавание лица для сканирования первых 10-20 результатов, ища соответствия.

Минусом — в сравнении с основанными на API методами поиска — является скорость. По оценкам разработчиков, поиск списка из 1000 человек может занять более 15 часов.

В качестве результата система выдает таблицу подтвержденных аккаунтов для каждого имени. Просто идеальная схема для фишинговых кампаний и общего сбора информации.

Social Mapper в настоящее время доступен на GitHub.

В прошлом месяце Американский союз защиты гражданских свобод (ACLU) провел тестирование системы распознавания лиц Rekognition от Amazon. Результаты показали, что система ошибочно определила 28 членов Конгресса как уголовников.

Позже Amazon предложила решение проблемы использования системы Rekognition.

Фишинг стал доминирующим методом проникновения при кибератаках

Согласно исследованию ландшафта угроз Threat Zone 2026, подготовленному BI.ZONE Threat Intelligence на основе анализа активности ста кластеров, атаковавших компании из России и других стран СНГ в 2025 году, фишинг стал основным способом первоначального проникновения в корпоративную инфраструктуру. На него пришлось 64% всех зафиксированных эпизодов.

Как отметил руководитель BI.ZONE Threat Intelligence Олег Скулкин, представляя результаты исследования, остальные методы используются значительно реже.

Так, применение средств удаленного доступа составило около 18%, а еще 9% атак пришлись на компрометацию подрядчиков — как правило, небольших и слабо защищенных компаний.

Лишь в 7% случаев злоумышленники проникали в инфраструктуру за счет эксплуатации уязвимостей. По словам Олега Скулкина, столь низкая доля объясняется тем, что организации все активнее устраняют известные проблемы безопасности. При этом он отметил рост интереса атакующих к уязвимостям нулевого дня.

Отдельной тенденцией 2025 года стало более активное использование техники ClickFix, при которой необходимые злоумышленникам действия выполняет сам сотрудник компании — обычно под давлением или с применением манипулятивных приемов. Если раньше такие подходы применялись в основном против зарубежных организаций, то в прошлом году они стали активно использоваться и в России, причем с опорой на отечественные сервисы.

В целом злоумышленники все чаще делают ставку на легитимные инструменты и «законные» способы получения доступа — например, с использованием украденных или утекших учетных данных сотрудников. Среди фреймворков эксплуатации и постэксплуатации атакующие все чаще выбирают малоизвестные и редко используемые решения, чтобы усложнить обнаружение. Вредоносное ПО при этом применяется в основном против организаций с низким уровнем защищенности.

По оценке Олега Скулкина, искусственный интеллект используется примерно в 1% атак. Он помогает экономить время — ИИ применяют для генерации фишинговых документов, обфускации и оптимизации кода. Однако полноценные зловреды, написанные ИИ, пока остаются редкостью из-за невысокого качества результатов работы больших языковых моделей.

Основным мотивом атак по-прежнему остается финансовый — на него пришлось 47% инцидентов. Это на 20 процентных пунктов меньше, чем в 2024 году. Одновременно выросла доля атак с целью шпионажа — с 21% до 37%, а также хактивизма — с 12% до 16%. При этом, как отметил Олег Скулкин, одни и те же кластеры нередко совмещают атаки разной направленности.

Самой атакуемой отраслью в 2025 году стало государственное управление — на него пришлось 14% всех атак. На втором месте оказался финансовый сектор с долей 11%. Третье и четвертое места разделили транспорт и логистика, а также розничная торговля — по 10% каждая.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru