Сотрудники российских компаний чаще клюют на фишинг от службы безопасности

Сотрудники российских компаний чаще клюют на фишинг от службы безопасности

Сотрудники российских компаний чаще клюют на фишинг от службы безопасности

Фишинг наиболее эффективен в том случае, если письма приходят от «службы безопасности». К такому выводу пришли аналитики из «Лаборатории Касперского», изучив поведение сотрудников российских компаний.

Собрать статистику помогла Kaspersky Automated Security Awareness Platform: служащие получали тестовые фишинговые письма, которые маскировались под сообщения от службы безопасности.

Интересно, что по вредоносной ссылке под таким прикрытием перешли почти 30% сотрудников. При этом 28% пользователей поверили уведомлениям о нарушении корпоративной политики использования веб-сервисов.

Чуть хуже отработала финансовая легенда: 24% работников открыли письма, в которых речь шла об изменениях в заработной плате. 23% клюнули на уведомления о налоговых задолженностях.

В Kaspersky посоветовали сотрудникам как можно скорее сообщать командам безопасников о фишинговых атаках, чтобы они смогли оперативно перенастроить политики защиты от спама.

Напомним, в этом месяце в Telegram начал набирать обороты целевой фишинг. Что касается телефонных мошенников, они начали притворяться коллегами в мессенджерах, но при этом в целом уже теряют эффективность при атаках на россиян.

Cloud.ru представила фильтр, скрывающий конфиденциальные данные от ИИ

На конференции GoCloud 2026 компания Cloud.ru анонсировала Guardrails Filter — инструмент для более безопасной работы с генеративным ИИ. Его задача довольно понятная: не дать конфиденциальным данным случайно утечь в большую языковую модель.

Схема работы выглядит так: сервис проверяет текст запроса, ищет в нём конфиденциальные данные — например, персональные сведения, банковские реквизиты, API-ключи и другие секреты, — затем маскирует их и только после этого отправляет обезличенный запрос в модель. Когда модель возвращает ответ, система подставляет реальные значения обратно.

Иначе говоря, пользователь получает нормальный результат, но сами чувствительные данные не уходят за пределы корпоративного контура в исходном виде.

Сейчас инструмент рассчитан на работу с моделями из сервиса Cloud.ru Foundation Models. В этой платформе доступно более 20 моделей разных типов, включая text-to-text, audio-to-text и image-text-to-text. При этом Cloud.ru отдельно уточняет, что механизм фильтрации будет доступен и в формате on-premise, то есть для установки на стороне самого заказчика.

Появление такого инструмента хорошо вписывается в общий тренд: компании всё активнее используют генеративный ИИ, но тема утечек данных остаётся одной из главных причин, почему внедрение идёт не так быстро, как хотелось бы. Особенно это чувствительно для отраслей, где много персональной и служебной информации, — например, для здравоохранения, ретейла и госсектора.

Кроме того, Cloud.ru сообщила, что добавила в Foundation Models LLM-модель российской компании HiveTrace с Guardrails-механизмом. По заявлению компании, такая модель должна лучше справляться с рисками вроде промпт-инъекций, утечки системных инструкций и некорректной обработки выходных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru