Google: риск email-фишинга и заражения в пять раз выше после утечки ПДн

Google: риск email-фишинга и заражения в пять раз выше после утечки ПДн

Google: риск email-фишинга и заражения в пять раз выше после утечки ПДн

Совместное исследование Google и Стэнфордского университета показало, что вероятность фишинговой или вредоносной атаки средствами электронной почты зависит от ряда факторов. В частности, риск email-атаки повышается в пять раз, если почтовый адрес и другие персональные данные пользователя были скомпрометированы в результате утечки.

Подобные изыскания ведутся издавна, однако их целью, как правило, является разработка образовательных материалов либо совершенствование системы оповещений для пользователей. Некоторые исследователи также пытались выявить наиболее уязвимые слои населения — такие результаты можно использовать для автоматизации их распознавания и персонализации защиты.

Однако их работы обычно сводились к оценке на основании единственного фактора — рода занятий. Так, на настоящий момент установлено, что риск email-атаки наиболее высок для журналистов, политиков, активистов и бизнесменов.

Эксперты Google и университетские исследователи решили (PDF) расширить спектр потенциальных email-мишеней, поискав другие факторы, влияющие на вероятность атаки. С этой целью они проанализировали более 1,2 млрд фишинговых и вредоносных писем, разосланных пользователям Gmail в период с апреля по август 2020 года.

Как оказалось, такие сообщения еженедельно отправляются в среднем на 17 млн адресов. При этом большинство спам-рассылок проводятся одним днем, после этого шаблон письма-ловушки меняется.

В итоге авторам исследования удалось определить ряд дополнительных факторов, повышающих риск email-атаки:

  • у жертв утечки ПДн он выше в среднем в пять раз;
  • географическое местоположение мишени тоже имеет большое значение; так, у жителей Конго и Австралии риск вдвое выше, чем у американцев, хотя объемы вредоносных рассылок в США заметно больше; 
  • разница в возрастных группах доходит до 1,64:1 (пользователи от 55 до 64 лет и от 18 до 24 лет соответственно);
  • для тех, кто пользуется только мобильным устройством, вероятность email-атаки ниже (0,8:1).

Исследователи также отметили, что использующие email фишеры и распространители зловредов редко локализуют свои рассылки: 90% изученных спам-сообщений были написаны на английском языке. Исключение составили атаки на территории Японии, Бразилии и Франции — там злоумышленники предпочитали обращаться к адресатам на местном языке (78%, 66% и 34% случаев соответственно).

ScanFactory выходит на рынок ИИ-фаерволов с решением Prizma

ScanFactory представила новый продукт Prizma — решение для контроля и защиты корпоративной ИИ-инфраструктуры. Продукт позволяет компаниям безопасно использовать LLM и ИИ-агентов, контролируя данные, доступы, расходы и взаимодействие с внешними ИИ-сервисами.

Корпоративное использование искусственного интеллекта быстро растет: сотрудники подключают публичные LLM, команды внедряют ИИ-агентов и RAG-системы, а количество обращений к различным моделям увеличивается. Вместе с этим у компаний появляется новый класс рисков — от утечек конфиденциальных данных до неконтролируемого теневого AI.

Prizma работает как единая точка контроля между пользователями, корпоративными системами и ИИ-провайдерами. Решение анализирует запросы и ответы в реальном времени и позволяет централизованно управлять тем, как внутри компании используется искусственный интеллект.

Что умеет Prizma

Контролировать потребление токенов — учитывать использование моделей и расходы на ИИ у разных провайдеров из единой точки.

Защищать от AI-атак — выявлять и блокировать prompt injection и другие классы атак, включая угрозы из OWASP LLM Top 10.

Предотвращать утечки данных — находить и маскировать конфиденциальную информацию в запросах к ИИ и ответах моделей.

Автоматически блокировать опасные запросы на основе заданных политик безопасности.

Управлять ИИ-агентами с помощью ролевой модели и графа их взаимодействий.

Логировать и аудитировать обращения к ИИ, обеспечивая прозрачность использования моделей внутри компании.

Не только защита запросов

Отдельное внимание в Prizma уделено рискам, которые возникают при построении собственной ИИ-инфраструктуры.

Решение позволяет защищать RAG-системы, обнаруживая секреты и чувствительную информацию в используемых файлах, а также выявлять теневые AI — несанкционированное использование ИИ-сервисов внутри инфраструктуры компании.

Для критических сценариев предусмотрен kill switch на основе ролевой модели, позволяющий оперативно ограничить работу отдельных ИИ-агентов или цепочек взаимодействия.

Таким образом, Prizma формирует единый уровень безопасности между корпоративной инфраструктурой и ИИ — от публичных LLM до внутренних моделей, RAG-систем и автономных агентов.

С выходом Prizma ScanFactory расширяет направление кибербезопасности и выходит в новый для компании сегмент — защиту корпоративной ИИ-инфраструктуры.

Записаться на демонстрацию продукта и запросить сравнение по 83 пунктам можно по почте: info@sf-cloud.ru

Реклама, 18+. ООО «СканФэктори» ИНН 7727458406
ERID: 2Vfnxw2mxV1

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru