49% опрошенных россиян не знают, какие данные о них доступны в интернете

49% опрошенных россиян не знают, какие данные о них доступны в интернете

49% опрошенных россиян не знают, какие данные о них доступны в интернете

«Лаборатория Касперского» провела опрос, который показал, что почти половина опрошенных граждан переживает из-за потенциальных утечек данных, но при этом не могут сказать, какая информация о них доступна в Сети.

49% респондентов заявили аналитикам Kaspersky, что понятия не имеют, какие сведения о них можно найти в интернете. Некоторые из опрошенных пытались удалить такую информацию, если знали о её существовании.

26% полагают, что полностью удалить сведения о себе, размещённые в Сети, нельзя. При этом 12% даже не знают, как это сделать. Что касается тех граждан, кто всё же в курсе доступных о себе данных, они называют следующие:

  • Полные имена (79%).
  • Личные фотографии (79%).
  • Адреса электронной почты (58%).
  • Телефонные номера (51%).
  • Места работы или учёбы (42%).
  • Адреса проживания или прописки (39%).

Тем мне менее не всегда пользователи сами выкладывают данные, довольно часто личная информация появляется в общем доступе благодаря утечкам. Таких киберинцидентов опасаются 45% опрошенных россиян.

20% респондентов заявили, что их смущает только компрометация данных банковских карт, а 17% — вовсе не переживают из-за возможных утечек информации о себе.

Эксперты: за год число вредоносных opensource-компонентов возросло в 11 раз

В 2025 году в компании CodeScoring зарегистрировали 457 тыс. вредоносных библиотек с открытым исходным кодом — в 11 раз больше, чем в предыдущем году. Зафиксировано также 14 тыс. новых уязвимостей в таких компонентах.

По словам специалистов, сохраняют актуальность и более ранние неприятные находки — к примеру, RCE-уязвимость Log4Shell, которая все еще присутствует в 15 тыс. сторонних библиотек. Публикация подобных пакетов грозит атаками на цепочку поставок.

В уходящем году также зафиксировано появление новой, еще более опасной угрозы — самоходного червя Shai Hulud, способного создавать новые репозитории и воровать конфиденциальные данные с CI/CD-платформ.

В связи с бурным ростом популярности ИИ объявился новый вектор атаки — slopsquatting: злоумышленники начали использовать склонность больших языковых моделей (БЯМ, LLM) к галлюцинациям для внедрения в легитимные проекты небезопасного кода.

Из-за этой особенности умный помощник по разработке может ошибиться и вместо легитимной библиотеки предложить для использования вредоносную со схожим названием. По данным CodeScoring, в России ИИ-ассистентов применяют 30% разработчиков, и потенциально опасные галлюцинации происходят у LLM в 20% случаев.

Чтобы защититься от атак на цепочку поставок, эксперты советуют вести тщательный учет компонентов, используемых для сборки софта, при установке библиотек выставлять запрет на исполнение скриптов, а также следовать стандарту ГОСТ Р 56939-2024 и активнее внедрять технологии безопасной разработки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru