Ростелеком-Солар обновил платформу для повышения киберграмотности юзеров

Ростелеком-Солар обновил платформу для повышения киберграмотности юзеров

Ростелеком-Солар обновил платформу для повышения киберграмотности юзеров

«Ростелеком-Солар», национальный провайдер сервисов и технологий кибербезопасности, выпустил новую версию платформы Security Awareness, предназначенную для повышения киберграмотности персонала. Обучающий курс дополнен описаниями фишинговых атак, получивших распространение в первой половине 2019 года, способы контроля усвоения теоретических знаний и практических навыков также существенно расширены. Такое обучение позволяет организациям снизить эффективность фишинга более чем в 2 раза. Платформа реализована на базе решения вендора «Антифишинг».

По статистике центра мониторинга и реагирования на кибератаки Solar JSOC, в 2018 г. около 70% сложных целенаправленных атак начинались с фишинга. В среднем каждый 7-й пользователь, не прошедший курсы повышения осведомленности, поддается на социальную инженерию. Однако этот показатель может варьироваться в зависимости от функционального подразделения компании. В юридической службе жертвой фишинга становится в среднем каждый четвертый сотрудник, в бухгалтерии, финансово-экономической службе и логистике – каждый пятый, в секретариате и службе техподдержки – каждый шестой.

«В любой современной организации сотрудники при приеме на работу изучают и подписывают ИБ-регламент. Но, как мы видим, это не работает: уже через месяц-два люди два забывают о политиках безопасности и попадаются на уловки злоумышленников. Учебники, лекции и базовые курсы тоже неэффективны – отсутствие в них интерактивной части приводит к тому, что пользователь получает не практические навыки, а лишь быстро забывающиеся теоретические знания. К тому же, методы атак и уловки мошенников постоянно меняются и совершенствуются, учебники за ними просто не успевают», — комментирует Алексей Гришин, руководитель направления оценки защищенности «Ростелеком-Солар».

«С учетом всего этого в нашу платформу Security Awareness мы заложили три ключевых принципа: периодичность обучения, регулярная актуализация учебного контента и, конечно, реалистичная проверка на практике. Все это помогает организациям в среднем на 64% снизить количество открытий фишинговых писем и, как следствие, заметно уменьшить риски успешных атак».

Обновление платформы Security Awareness, в первую очередь, коснулось обучающего контента. Он дополнен новейшими методами фишинговых атак. Основным источником шаблонов вредоносных писем являются экземпляры опасных рассылок, полученные центром мониторинга и реагирования на кибератаки Solar JSOC как в рамках оказания собственных сервисов информационной безопасности, так и в ходе обмена данными о кибератаках со сторонними вендорами и сервис-провайдерами.

Инструментарий контроля ИБ-навыков сотрудников теперь включает 13 различных типов заданий. Так, если ранее при проверке теоретической части пользователям предлагалось выбрать правильный ответ из перечисленных вариантов, то теперь методика контроля значительно диверсифицирована. Проверочные задания дополнены тестами, в которых пользователю необходимо самостоятельно вписать ответ на вопрос или сопоставить термины и определения. Это позволяет провести более точную и всестороннюю оценку усвоенных знаний, снизив вероятность того, что сотрудник подберет правильные варианты случайным образом.

В завершение обучающего цикла в отношении сотрудников компании проводится имитация фишинговой атаки по обновленным сценариям. В среднем такое обучение позволяет организациям более чем в 2 раза снизить эффективность фишинга и заметно повысить бдительность сотрудников в вопросах ИБ.

Сервис по обучению пользователей навыкам ИБ предоставляется на базе веб-платформы Security Awareness, входящей в экосистему управляемых сервисов кибербезопасности Solar MSS. Обучающий и проверочный контент платформы обновляются ежемесячно. Управлять параметрами подписки на сервис можно через личный кабинет – при этом компания-заказчик самостоятельно определяет, какие группы пользователей и как часто следует обучать, а также проводит требуемое количество проверок. Офицер службы ИБ получает полную статистику по действиям сотрудников (кто из них открыл письмо, кто перешел по ссылке, кто сообщил об атаке) и уровню их киберграмотности, а также данные по найденным уязвимостям в офисном ПО и браузере.

В результате пользователи учатся выявлять фишинговые письма и опасные сайты, защищать свои данные на мобильных устройствах, а также выбирать безопасные пароли.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru