99,9% взломанных аккаунтов не используют двухфакторную аутентификацию

99,9% взломанных аккаунтов не используют двухфакторную аутентификацию

99,9% взломанных аккаунтов не используют двухфакторную аутентификацию

Выступая на прошлой неделе на конференции RSA 2020, специалисты компании Microsoft обсудили проблему взлома учётных записей, а также обозначили ключевые превентивные меры, способные уберечь подавляющее большинство аккаунтов от подобной участи.

По словам команды Microsoft, каждый месяц эксперты отслеживают инциденты, в ходе которых киберпреступники пытаются скомпрометировать учётные записи пользователей. Техногигант мониторит более 30 миллиардов попыток аутентификации ежедневно.

В среднем, по словам исследователей, каждый месяц злоумышленникам удаётся взломать около 0,5% аккаунтов. Если приводить цифры, то в январе 2020 года таких учётных записей оказалось 1,2 млн.

А теперь самая интересная статистика от Microsoft — 99,9% взломанных аккаунтов не использовали двухфакторную аутентификацию (2FA) в качестве защитной меры. По какой-то причине пользователи не стремятся активировать 2FA, даже когда речь заходит о корпоративных учётных записях. Например, всего лишь 11% аккаунтов организаций задействовали двухфакторную аутентификацию.

Представители Microsoft отметили, что большинство атак на учётные записи крайне просты: злоумышленник пытается подобрать часто используемые связки «имя пользователя-пароль». Например, атаки вида «password spraying» привели к взлому 480 тыс. аккаунтов в январе:

Подробнее про взлом и статистику можно узнать на записи выступления экспертов из Micirosoft.

Cloud.ru представила фильтр, скрывающий конфиденциальные данные от ИИ

На конференции GoCloud 2026 компания Cloud.ru анонсировала Guardrails Filter — инструмент для более безопасной работы с генеративным ИИ. Его задача довольно понятная: не дать конфиденциальным данным случайно утечь в большую языковую модель.

Схема работы выглядит так: сервис проверяет текст запроса, ищет в нём конфиденциальные данные — например, персональные сведения, банковские реквизиты, API-ключи и другие секреты, — затем маскирует их и только после этого отправляет обезличенный запрос в модель. Когда модель возвращает ответ, система подставляет реальные значения обратно.

Иначе говоря, пользователь получает нормальный результат, но сами чувствительные данные не уходят за пределы корпоративного контура в исходном виде.

Сейчас инструмент рассчитан на работу с моделями из сервиса Cloud.ru Foundation Models. В этой платформе доступно более 20 моделей разных типов, включая text-to-text, audio-to-text и image-text-to-text. При этом Cloud.ru отдельно уточняет, что механизм фильтрации будет доступен и в формате on-premise, то есть для установки на стороне самого заказчика.

Появление такого инструмента хорошо вписывается в общий тренд: компании всё активнее используют генеративный ИИ, но тема утечек данных остаётся одной из главных причин, почему внедрение идёт не так быстро, как хотелось бы. Особенно это чувствительно для отраслей, где много персональной и служебной информации, — например, для здравоохранения, ретейла и госсектора.

Кроме того, Cloud.ru сообщила, что добавила в Foundation Models LLM-модель российской компании HiveTrace с Guardrails-механизмом. По заявлению компании, такая модель должна лучше справляться с рисками вроде промпт-инъекций, утечки системных инструкций и некорректной обработки выходных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru