Минцифры будет собирать данные о фишинге и утечках из Twitter и Telegram

Минцифры будет собирать данные о фишинге и утечках из Twitter и Telegram

Минцифры будет собирать данные о фишинге и утечках из Twitter и Telegram

Подведомственный Минцифры НИИ «Интеграл» провел аукцион с целью заключить контракт на доработку и модернизацию системы мониторинга фишинговых сайтов и сливе ПДн в интернет. Исполнитель уже определен — единственная заявка поступила от ООО «Рубитех» и она соответствует выдвинутым требованиям.

Тендер был объявлен 29 ноября. Стартовая цена закупки — около 170,7 млн руб., срок окончания работ — 30 сентября 2023 года. Согласно ТЗ, поставщик должен создать несколько новых компонентов ИС и усовершенствовать существующие.

Созданная с инициативы Минцифры система мониторинга фишинговых сайтов и утечки персональных данных собирает, обрабатывает и хранит сведения о такой активности. В задачи ИС также входит обеспечение взаимодействия заинтересованных сторон.

Согласно условиям контракта, для повышения производительности поиска и выявления признаков фишинга должна быть обеспечена возможность подключения новых источников данных. В частности, предполагается расширить список открытых источников до 260 позиций, куда должны в обязательном порядке войти публикации IoC (индикаторов компрометации) в Twitter, репозитории GitHub, Telegram-каналы и публичные анонимайзеры (прокси-сервисы, VPN, Tor).

Фильтрация подозрительных доменов должна осуществляться по следующим признакам:

  • все русскоязычные ресурсы вне зависимости от доменной зоны верхнего уровня;
  • все ресурсы в зонах ответственности (ru, su, рф, рус, москва, дети и т. п.) вне зависимости от языка содержимого сайта;
  • все ресурсы, размещенные на территории РФ вне зависимости от языка сайта и TLD-зоны.

Обновление данных должно осуществляться раз в сутки, при этом количество вновь выявленных фишинговых сайтов и утечек ПДн должны быть не менее 5% от общего количества за предыдущие сутки.

Совершенствование компонента взаимодействия предполагает разработку форматов данных, протоколов и регламентов обмена между ИС и смежными системами. Модуль также должен обеспечивать ведение журналов учета запросов и ответов.

Для подсистемы личных кабинетов планируется разработать справочники инцидентов и нормативно-правовых актов, касающихся фишинга. Предполагается также доработать пользовательский интерфейс ИС и компонент визуализации и отчетности.

Новые разработки в рамках данного контракта:

  • компонент личного кабинета оператора (ЛКО) «Инкубатор» с такими возможностями, как ведение списка ресурсов для мониторинга, определение состояния ресурса по изменению хеш-суммы, сравнение скриншотов страниц старой и новой версий, информирование об изменениях;
  • компонент формирования электронной подписи для обмена информацией об инцидентах через подсистему личных кабинетов с помощью веб-плагинов;
  • компонент анализа графических образов, с возможностью распознавание текста на изображениях;
  • компонент семантического анализа текстов, размещенных на веб-страницах, с возможностью выявления каналов распространения и первоисточников противоправного и опасного контента, а также оперативного редактирования базы знаний.

Каждая пятая утечка уже связана с теневым использованием ИИ

Сотрудники всё чаще отправляют рабочие данные в нейросети быстрее, чем службы ИБ успевают понять, что вообще происходит. По данным «Информзащиты», в июле 2026 года уже 20% организаций, столкнувшихся с утечками, хотя бы частично связали инциденты с несанкционированным использованием ИИ. Годом ранее таких случаев было около 12%.

И это не безобидное попросил чат-бота поправить письмо. В публичные ИИ-сервисы загружают договоры, исходный код, внутреннюю переписку, клиентские обращения и техническую документацию.

На веб-интерфейсы нейросетей приходится около 42% подобных инцидентов. Ещё 24% утечек связаны с браузерными расширениями и ИИ-помощниками.

Они получают доступ к вкладкам, истории сессий и cookie, а потом тихо делают то, на что им когда-то нажали «Разрешить». Самостоятельно подключённые API и библиотеки дают ещё 19%, инструменты для программирования — 15%.

Проблема в том, что классические средства защиты часто не видят ничего подозрительного. Домен легитимный, TLS работает, вредоносной сигнатуры нет. Только конфиденциальный документ уже уехал во внешний сервис.

Почти у трети компаний, использующих ИИ, находят хотя бы один API-ключ или секрет в небезопасном месте: конфигурациях, тестовых скриптах, рабочих станциях и Git-репозиториях. Получив такой ключ, атакующий может не только потратить чужой бюджет, но и добраться до подключённых баз данных и RAG-хранилищ.

Дороже всего здесь обходится позднее обнаружение. Инциденты с теневым ИИ в среднем увеличивают ущерб примерно на $670 тыс.

Эксперты советуют начинать не с тотальных запретов, а с инвентаризации сервисов, поиска ключей, контроля расширений и классификации данных. Потому что запретить ChatGPT приказом легко. Гораздо сложнее заметить, что сотрудник уже загрузил туда половину проекта.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru