Зафиксирована волна взломов YouTube-аккаунтов автолюбителей

Зафиксирована волна взломов YouTube-аккаунтов автолюбителей

Зафиксирована волна взломов YouTube-аккаунтов автолюбителей

За последние несколько дней была отмечена волна компрометаций YouTube-аккаунтов. Злоумышленники почему-то выбирают блогеров, специализирующихся на тюнинге и обзорах автомобилей.

При этом взлому подверглись довольно популярные в среде автолюбителей создатели контента на YouTube. Например, можно выделить следующие каналы: Built, Troy Sowers, MaxtChekVids, PURE Function и Musafir.

Помимо обозревателей автомобилей, киберпреступники атаковали учётные записи компаний. Основная волна атак пришлась на выходные, форум техподдержки YouTube буквально наполнился похожими жалобами.

Нет сомнений в том, что атаки были грамотно скоординированы. Сначала жертв заманивали на фишинговые сайты через специальные сообщения. На этих сайтах невнимательные пользователи вводили свои учётные данные, которые попадали прямиком в руки злоумышленников.

После получения имён пользователей и паролей преступники переоформляли YouTube-каналы на нового владельца. Атакующие пытались замаскировать все таким образом, чтобы у взломанного владельца аккаунта, а также у его подписчиков сложилось впечатление, что канал был удалён.

Эксперты в области кибербезопасности полагают, что злоумышленники использовали специальный инструмент для фишинга под именем Modlishka. Известно, что он позволяет перехватывать даже коды двухфакторной аутентификации.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru