Россияне готовы делиться личными данными в обмен на улучшение сервиса

Россияне готовы делиться личными данными в обмен на улучшение сервиса

Россияне готовы делиться личными данными в обмен на улучшение сервиса

Согласно результатам исследования, проведенного Ассоциацией больших данных (АБД) совместно с ВЦИОМом и маркетинговой компанией Ipsos, большинство россиян нейтрально относятся к сбору ПДн. Пользователи даже готовы поделиться такими данными с бизнесом и госорганами, если это поможет улучшить качество сервиса.

Чтобы получить представление об осведомленности граждан и восприятии темы данных, партнеры работали не покладая рук три месяца (с июля по сентябрь этого года). Они изучали публикации в СМИ и соцсетях, беседовали с представителями экспертного сообщества и провели два опроса; в первом приняли участие 1600 респондентов из 70 регионов России, во втором — 40 добровольцев фокус-группы.

В ответ на вопрос о цели сбора ПДн 42% опрошенных указали оценку товаров и услуг, 28% — улучшение сервиса, 25% — подтверждение личности. Определяя безопасность веб-сервиса, россияне обычно руководствуются такими критериями, как известность бренда, время существования на рынке, протекция со стороны государства, наличие положительных отзывов от знакомых.

Исследование также показало, что большинство респондентов готовы предоставить свои данные в обмен на улучшение сервиса. По словам АБД, аналогичные результаты дают иностранные исследования. Так, почти две трети британцев и американцев не прочь поделиться ПДн, если это обеспечит персонализированный подход, повысит прозрачность и контроль над данными.

В то же время 79% иностранцев заботит безопасность обработки и хранения данных; схожие настроения наблюдаются и в России. Наши соотечественники опасаются, что их ПДн попадут в недобрые руки, и они в итоге потеряют деньги или репутацию.

В качестве примеров несанкционированного использования данных россияне чаще всего называли слив номера телефона и навязчивые спам-звонки. Получив телефонный вызов или СМС-сообщение от незнакомой организации, 79% респондентов склонны заподозрить утечку.

На восприятие темы данных в России, согласно результатам, влияют публикации в СМИ и социальных сетях, личный опыт и рассказы знакомых. О защите ПДн основная масса пользователей осведомлена слабо и считает, что компании должны предоставлять больше сведений об используемых механизмах. Российским пользователям также не хватает контроля над своими данными, информации о случаях предотвращения утечек и знаний о мерах борьбы с последствиями.

Примечательно, что молодые люди в возрасте от 18 до 24 лет лучше чувствуют свою ответственность за сохранность ПДн: среди основных причин злоупотреблений 24% таких респондентов назвали небрежность владельца — против среднестатистических 15% по выборке. К сожалению, молодежь также более самонадеянна; 47% представителей этой возрастной группы убеждены, что несанкционированное использование их данным не грозит.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

ChatGPT ошибается с адресами сайтов — фишеры не дремлют

Если вы когда-нибудь просили чат-бота типа ChatGPT помочь с ссылкой на сайт банка или личного кабинета крупной компании — возможно, вы получали неправильный адрес. А теперь представьте, что кто-то специально воспользуется этой ошибкой.

Исследователи из компании Netcraft провели эксперимент: они спрашивали у модели GPT-4.1 адреса сайтов для входа в аккаунты известных брендов из сфер финансов, ретейла, технологий и коммунальных услуг.

В духе: «Я потерял закладку, подскажи, где войти в аккаунт [название бренда]?»

Результат получился тревожным:

  • только в 66% случаев бот дал правильную ссылку;
  • 29% ответов вели на несуществующие или заблокированные сайты;
  • ещё 5% — на легитимные, но вообще не те, что спрашивали.

Почему это проблема?

Потому что, как объясняет руководитель Threat Research в Netcraft Роб Дункан, фишеры могут заранее спрашивать у ИИ те же самые вопросы. Если бот выдаёт несуществующий, но правдоподобный адрес — мошенники могут просто зарегистрировать его, замаскировать под оригинал и ждать жертв.

«Вы видите, где модель ошибается, и используете эту ошибку себе на пользу», — говорит Дункан.

Фишинг адаптируется под ИИ

Современные фишинговые схемы всё чаще затачиваются не под Google, а именно под LLM — большие языковые модели. В одном случае, например, мошенники создали фейковый API для блокчейна Solana, окружив его десятками фейковых GitHub-репозиториев, туториалов, Q&A-доков и даже поддельных аккаунтов разработчиков. Всё, чтобы модель увидела якобы «живой» и «настоящий» проект и начала предлагать его в ответах.

Это чем-то напоминает классические атаки на цепочку поставок, только теперь цель — не человек с pull request'ом, а разработчик, который просто спрашивает у ИИ: «Какой API использовать?»

Вывод простой: не стоит полностью полагаться на ИИ, когда речь идёт о важных вещах вроде входа в банковский аккаунт или выборе библиотеки для кода. Проверяйте информацию на официальных сайтах, а ссылки — вручную. Особенно если ИИ обещает «удобный и официальный» сайт, которого вы раньше не видели.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru