За идею и в Telegram: эксперты формулируют новую философию утечек

За идею и в Telegram: эксперты формулируют новую философию утечек

За идею и в Telegram: эксперты формулируют новую философию утечек

Эксперты проанализировали значимые утечки 2022 года и сформулировали два главных тренда: хактивизм и мессенджеры. Реакция бизнеса тоже трансформировалась: публичную потерю данных признавали в 70% случаев, четверть пострадавших компаний комментировала случившееся.

К выводу о кардинальных изменениях философии организаторов утечек в 2022 году пришли в “Лаборатории Касперского”. Если раньше основной целью взломов было извлечение прибыли, то теперь утечки устраивают в основном по идейным соображениям, говорят эксперты.

Ещё один тренд ушедшего года — публикация баз утечек в телеграм-каналах.

Исторически основным способом распространения массивов данных такого рода были форумы в даркнете, их аудитория обычно больше других заинтересована в подобной информации.

Однако в 2022 году злоумышленники-хактивисты стремились придать утечкам общественный резонанс, и теневые площадки, ограниченные узким кругом пользователей, не подходили для осуществления этих целей.

С марта информацию о скомпрометированных данных стали чаще распространять через Telegram — мессенджер с миллионами пользователей.

В итоге аудитория постов на эту тему в телеграм-каналах была в среднем в 20 раз больше, чем у публикаций на даркнет-форумах. Максимальное количество просмотров таких баз в Telegram достигало сотни тысяч, в то время как на форумах в даркнете исчислялось десятками тысяч. 

Но и активность злоумышленников на форумах в даркнете не исчезла. Ценные базы данных также передаются внутри небольших сообществ, продаются на форумах, а не такие значимые выкладываются в свободный доступ и “работают” на репутацию организаторов.

В целом в 2022 году 62% объявлений с базами данных были сначала опубликованы на форумах в даркнете, 37% — в телеграм-каналах.

Поменялось и отношение бизнеса к происходящему. В 2022 году открыто прокомментировали утечки более четверти затронутых компаний (28%).

В 70% случаев компании признавали, что скомпрометированные данные относятся к пользователям их ресурсов. При этом они стремились отреагировать на факт обнародования информации как можно раньше: почти половина заявлений (45%) были опубликованы уже в течение дня после размещения утечки в свободный доступ, а 26% — на следующий день.

“За прошедший год риски инцидентов в российских компаниях существенно выросли, и в ближайшее время эта тенденция вряд ли изменится”, — комментирует цифры аналитик Kaspersky Digital Footprint Intelligence Игорь Фиц. Эксперт подчеркивает, не все компании до сих пор знают, как действовать в случае утечки.

Добавим, в феврале правительство одобрило законопроект, предполагающий введение уголовной ответственности за оборот украденных персональных данных. Сами формулировки пока неизвестны.

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