2019 год отметился ростом случаев криптоджекинга и развитием дипфейков

2019 год отметился ростом случаев криптоджекинга и развитием дипфейков

2019 год отметился ростом случаев криптоджекинга и развитием дипфейков

Международная антивирусная компания ESET представила отчет о трендах информационной безопасности, которые определят развитие мирового киберландшафта в 2020 году.

В начале 2019 года одним из трендов был рост случаев криптоджекинга — скрытого майнинга криптовалюты на зараженных устройствах — а также рост числа кибератак с использованием умных гаджетов.

На данный момент одним из главных трендов является развитие и повсеместное внедрение машинного обучения. Хотя до создания полноценного искусственного интеллекта еще далеко, машинное обучение становится одним из ключевых технологических достижений современности. Но стоит помнить, что злоумышленники также будут использовать машинное обучение для совершенствования кибератак.

Также впечатляют темпы развития дипфейков — технологий, позволяющих при помощи искусственного интеллекта подделывать голоса и лица людей на видео. По мнению экспертов ESET, именно эта технология в 2020 году станет одной из наиболее востребованных среди киберпреступников.

В будущем дипфейки могут способствовать еще более широкому распространению фальшивых новостей, поэтому следует скептически относиться даже к самым реалистичным видео- или аудиозаписям.

Еще один тренд 2020 года — создание умных зданий и целых умных городов. Более чем в 80% новых построек используются элементы интернета вещей. При этом эксперты обеспокоены тем, что умные города активно разрастаются, а их системы защиты по-прежнему недостаточно развиты. Во многих умных гаджетах нет достаточно надежного протокола аутентификации, а в некоторых и вовсе отсутствует какое-либо решение для информационной безопасности.

Кроме того, в 2020 году компаниям придется адаптироваться к цифровизации бизнеса и повсеместному использованию мобильных устройств. Эксперты ESET отмечают, что возможность постоянно оставаться на связи и подключаться к сетям вне зависимости от местоположения повышает риск кибератаки на организацию. Компании активно внедряют мобильные устройства в свою работу, не уделяя должного внимания их безопасности.

Наконец, во всем мире продолжится совершенствование законодательства, регулирующего порядок работы с персональными данными. По мнению экспертов ESET, проблема защиты данных пользователей останется актуальной до тех пор, пока размер штрафа за нарушение конфиденциальности не будут соизмеримы со значительной частью доходов мегакорпораций.

AppSec.Track научился проверять код, написанный ИИ

AppSec.Track добавил поддержку работы с ИИ и стал первым российским SCA-анализатором, который умеет проверять код прямо в связке с ИИ-ассистентами. Обновление рассчитано в том числе на так называемых «вайб-кодеров» — разработчиков, которые активно используют LLM и ИИ-редакторы для генерации кода.

Новый функционал решает вполне практичную проблему: ИИ всё чаще пишет код сам, но далеко не всегда делает это безопасно.

Модель может «галлюцинировать», предлагать несуществующие пакеты, устаревшие версии библиотек или компоненты с известными уязвимостями. AppSec.Track теперь умеет отлавливать такие ситуации автоматически.

Разработчик может прямо в диалоге с ИИ-ассистентом запросить проверку сгенерированного кода через AppSec.Track. Система проанализирует используемые сторонние компоненты, подсветит потенциальные угрозы и предложит варианты исправления. В основе механизма — протокол MCP (Model Context Protocol), который позволяет безопасно подключать инструменты анализа к LLM.

Как поясняет директор по продукту AppSec.Track Константин Крючков, разработчики всё чаще пишут код «по-новому», а значит, и инструменты анализа должны меняться. Редакторы вроде Cursor или Windsurf уже умеют многое, но им всё равно нужна качественная и актуальная база уязвимостей. Именно её и даёт AppSec.Track, включая учёт внутренних требований безопасности конкретной компании. В итоге даже разработчик без глубокой экспертизы в ИБ может получить более надёжный результат.

Проблема особенно заметна на фоне роста low-coding и vibe-coding подходов. Код создаётся быстрее, а иногда — почти без участия человека, но с точки зрения безопасности в нём могут скрываться неприятные сюрпризы: SQL-инъекции, логические ошибки или небезопасные зависимости. Как отмечает старший управляющий директор AppSec Solutions Антон Башарин, ИИ-ассистенты не заменяют классические практики DevSecOps — особенно когда речь идёт об open source, где информация об угрозах обновляется быстрее, чем обучаются модели.

Новый функционал AppSec.Track ориентирован на профессиональные команды разработки, которые уже внедряют ИИ в свои процессы. Он позволяет сохранить требования Secure by Design и снизить риски даже в условиях активного использования генеративного кода.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru