В первом квартале 2019 года русскоязычные киберпреступники затаились

В первом квартале 2019 года русскоязычные киберпреступники затаились

В первом квартале 2019 года русскоязычные киберпреступники затаились

Исследователи антивирусной компании «Лаборатория Касперского» проанализировали атаки русскоговорящих группировок в первом квартале 2019 года. В результате специалисты пришли к выводу, что подавляющее большинство таких групп ушли в тень.

По словам экспертов, активными оставались лишь немногие группировки, среди которых были отмечены Sofacy и Turla. Такое развитие событий аналитики связывают с возможными изменениями в структурах киберпреступных групп.

Согласно мониторингу данных об APT-атаках, который осуществлялся в первые три месяца 2019 года, самой громкой и масштабной операцией стала целевая атака под названием ShadowHammer.

Напомним, что киберпреступникам в ходе этой операции удалось скомпрометировать цепочку поставок тайваньского техногиганта ASUS (и не только).

За первые три месяца 2019 года большинство APT-атак пришлось на жертвы, расположенные в Юго-Восточной Азии. Также активность демонстрировали и китайские киберпреступники.

В «Лаборатории Касперского» полагают, что основной причиной целевых атак в первом квартале 2019 года стала геополитика. Второе место эксперты отдали криптовалютным махинациям.

Помимо этого, начало 2019 года отметилось появлением новых коммерческих шпионских программ, среди которых можно выделить новый вариант программы FinSpy.

Отчёт «Лаборатории Касперского» основан на потоках данных, доступ к которым предоставляется по подписке. Эти потоки включают, в том числе, данные индикаторов взлома и правила YARA, помогающие опознавать и анализировать вредоносные программы.

Подпишитесь на новости

Orion soft предложил посчитать пользу от ИИ через платформу StarScale AI

Orion soft анонсировал StarScale AI — платформу, которая должна показать, сколько компания тратит на искусственный интеллект и что получает взамен. Потому что внедрение нейросети звучит эффектно ровно до вопроса финансового директора: а окупается это всё когда?

Как объясняет разработчик, решение объединяет сведения об ИИ-инструментах, моделях и сценариях использования. Расходы и эффект можно рассматривать по компании, подразделениям, командам и отдельным пользователям.

Платформа собирает данные о запросах, потреблении токенов и инфраструктурных затратах, связывает их с конкретными сотрудниками и проектами. Задача — выяснить, какие инструменты действительно востребованы, а какие просто красиво числятся в отчёте о цифровизации.

Помимо расходов, заявлена оценка результата: например, сэкономленного рабочего времени и его денежного эквивалента. На этой основе бизнесу предлагают решать, какие ИИ-проекты развивать, какие оптимизировать, а какие пора закрывать.

По сценарной оценке Orion soft, крупный российский бизнес в 2026 году может потребить 912,5 трлн токенов примерно на 237 млрд рублей. Это расчёт возможного потребления, а не уже выставленный рынку счёт.

Главная задача продукта — ответить на вопрос: нейросеть помогает зарабатывать и экономить или просто уверенно превращает бюджет в токены? Для корпоративного ИИ это разговор куда полезнее очередного соревнования по числу запущенных ассистентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru