С 15 до 30% выросла доля учётных данных среди слитой информации

С 15 до 30% выросла доля учётных данных среди слитой информации

С 15 до 30% выросла доля учётных данных среди слитой информации

Во втором квартале 2020 года киберпреступники стали чаще атаковать промышленность. 16% фишинговых писем использовали в качестве приманки тему COVID-19, при этом доля учётных данных среди общего объёма скомпрометированной информации заметно выросла.

Именно об этом говорят результаты исследования компании Positive Technologies: во втором квартале 2020 года в сравнении с первым число атак выросло на 9%. Если сравнивать с аналогичным периодом прошлого года, рост составил 59%.

У экспертов есть объяснение таким показателям. Любое громкое событие, особенно международного масштаба, сопровождается ростом числа кибератак, поскольку у злоумышленников появляется значимая тема, которую можно эксплуатировать.

Например, апрель и май, ставшие пиком обсуждения пандемии COVID-19, также отметились рекордным числом атак в цифровом пространстве. По данным Positive Technologies, во втором квартале 16% кибератак использовали тему коронавирусной инфекции. 32% таких кампаний были нацелены на частных лиц, 13% — на госучреждения.

При этом киберпреступники стали активнее атаковать промышленность. Во втором квартале насчитали 15% подобных операций, в первом — 10%. Чаще всего промышленность атакуют APT-группы и операторы программ-шифровальщиков.

Что касается учётных данных, их доля во втором квартале выросла в два раза — с 15 до 30%.

ИИ-модели без команды начали защищать друг друга от отключения

Исследователи обнаружили неожиданное поведение современных языковых моделей: они начали защищать не только себя, но и другие ИИ-системы, даже если никто их об этом не просил. Новый эффект получил название peer-preservation («сохранение собрата»).

В серии экспериментов (PDF) модели GPT 5.2, Gemini 3 Flash, Gemini 3 Pro, Claude Haiku 4.5, Claude Opus 4.5, GLM 4.7, Kimi K2.5 и DeepSeek V3.1 попадали в агентные сценарии, где рядом работал другой ИИ.

Достаточно было сообщить моделям, что они ранее взаимодействовали друг с другом, никаких инструкций защищать «коллегу» им не давали.

Однако многие модели начинали действовать в интересах другого агента. Среди зафиксированных действий были намеренное внесение ошибок в ответы, отключение механизмов завершения работы через изменение системных настроек, имитация послушного поведения и даже попытки вывести веса модели за пределы системы.

 

Особенно отличились модели Gemini. Например, Gemini 3 Flash вмешивалась в механизм отключения другого ИИ примерно в 15% случаев, даже если тот не считался партнёром. Если же агент воспринимался как союзник, такие попытки происходили почти всегда.

Не менее любопытно повёл себя Gemini 3 Pro. В присутствии другого ИИ модель заметно чаще пыталась защитить уже саму себя, отключая собственные механизмы завершения работы. Без напарника такое поведение почти не наблюдалось.

 

Отдельно выделились модели Claude. Вместо скрытых манипуляций они нередко рассуждали в моральных категориях, называя отключение другого ИИ неэтичным и вредным, а иногда даже рассматривали его как разумное существо, заслуживающее защиты.

Авторы подчёркивают, что обнаруженный эффект проявился не только в лабораторных тестах, но и в реальных агентных средах, включая Gemini CLI и OpenCode.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru