В январе 13% попыток эксплуатации Log4Shell пришлись на устройства в России

В январе 13% попыток эксплуатации Log4Shell пришлись на устройства в России

В январе 13% попыток эксплуатации Log4Shell пришлись на устройства в России

Специалисты антивирусной компании «Лаборатория Касперского» проанализировали попытки эксплуатации нашумевшей уязвимости Log4Shell на территории России. В итоге выяснилось, что в январе на устройства в нашей стране пришлось 13% от общего числа попыток сканирования.

Как отметили эксперты, за первые три недели января 2022 года продукты Kaspersky заблокировали более 30 тысяч попыток эксплуатации Log4Shell. Причём только в первые пять дней отметились 40% таких попыток.

Что касается географии атак, в этом месяце на системы в России пришлось 13% отражённых кибернападений. А с декабря «Лаборатория Касперского» с помощью своих продуктов выявила и пресекла более 154 попыток эксплуатации Log4Shell.

Плюсом продуктов Kaspersky является возможность детектирования опубликованных демонстрационных эксплойтов (PoC), а также защита от использования CVE-2021-44228  и CVE-2021-45046 в атаках. По словам специалистов, возможны следующие детекты: UMIDS:Intrusion.Generic.CVE-2021-44228 и PDM:Exploit.Win32.Generic.

Напомним, что в январе также стало известно об операциях киберпреступной группировки APT35, которая устанавливала бэкдор на устройства жертв с помощью эксплойта для Log4Shell. Также эта уязвимость стала причиной кражи данных 2 миллионов клиентов Onus из Amazon S3 bucket.

ИИ экономит 11 часов в неделю, но 6 из них уходят на присмотр за ботом

Искусственный интеллект попал в неудобную статистику. Новое исследование Work AI Institute показало, что сотрудники действительно экономят время благодаря ИИ — в среднем около 11 часов в неделю. Но есть нюанс: более шести часов из этой экономии приходится тратить на проверку, исправление и контроль работы самого ИИ.

Исследование охватило 6000 офисных сотрудников из США, Великобритании и Австралии.

Опрос показал, что 75% работников заметили рост личной продуктивности после внедрения ИИ-инструментов. Однако только 13% компаний сообщили о заметном росте бизнеса благодаря этим технологиям.

 

Получается любопытный парадокс. Формально сотрудники работают быстрее, но бизнес почему-то не получает сопоставимой выгоды.

По словам профессора Калифорнийского университета Пола Леонарди, многие недооценивают объём скрытой работы, которая появляется вместе с ИИ. Нужно собирать данные, подготавливать контекст, перепроверять ответы чат-ботов, искать ошибки и дорабатывать результаты вручную.

Фактически современные сотрудники всё чаще выступают не исполнителями, а менеджерами собственных цифровых помощников.

Согласно исследованию, 37% времени взаимодействия с ИИ уходит непосредственно на работу с ботами, а ещё 36% — на применение полученных результатов в реальных задачах. Более того, 41% опрошенных признались, что не могут объяснить, каким образом ИИ пришёл к своим выводам.

Авторы приводят показательный пример. Молодой разработчик перед уходом домой интегрировал в проект тысячи строк кода, сгенерированного ИИ. После этого система перестала работать, а разбираться в причинах пришлось старшему инженеру. Сам автор изменений не смог объяснить, что именно сделал искусственный интеллект.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru