69% обходящих песочницы вредоносов используются для шпионажа

69% обходящих песочницы вредоносов используются для шпионажа

69% обходящих песочницы вредоносов используются для шпионажа

Специалисты в области кибербезопасности проанализировали вредоносные программы, использующие в атаках инструменты для обхода песочниц. В результате эксперты пришли к интересным выводам: большинство таких программ используется для шпионажа и кражи конфиденциальной информации.

По данным исследователей из Positive Technologies, киберпреступники чаще стали обходить песочницы из-за интереса к атакам на предприятия, у которых можно выкрасть коммерческую тайну.

69% от общего числа проанализированных вредоносов, использующих методы обхода песочницы, оказались заточенными под шпионаж программами. 31% изученных зловредов при этом должны были принести киберпреступникам финансовую выгоду.

В общей сложности специалисты Positive Technologies наблюдали за поведением 36 семейств вредоносных программ, фигурировавших в кибератаках за последние десять лет. За распространением этих вредоносов были замечены 23 кибергруппировки.

Разбив все анализируемые программы на пять категорий, эксперты пришли к выводу, что 56% вредоносов, использующих техники обхода песочниц, использовались в программах, обеспечивающих операторам удалённый доступ к компьютеру жертвы.

Так называемые даунлоадеры (загрузчики) составили 14% из этого списка. Шифровальщики — 11%, столько же — банковские трояны, а шпионский софт — 8%.

Что касается киберпреступных группировок, распространяющих подобные программы, то 25% таких групп были активны последние два года, что может говорить о переносе фокуса на шпионские вредоносы, ворующие коммерческую тайну.

Специалист компании Group-IB Станислав Фесенко, чьи слова передают «Известия», уточнил, что такие кибератаки проводят в основном с целью промышленного шпионажа и перепродажи доступа к инфраструктуре.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru