Половина атак на госсектор использует шифровальщиков, но их доля снижается

Половина атак на госсектор использует шифровальщиков, но их доля снижается

Половина атак на госсектор использует шифровальщиков, но их доля снижается

По данным Positive Technologies, в период с 2022 года по июль 2024-го 56% атак на госсектор проводились с участием вредоносных программ. В 49% случаев использовались шифровальщики, однако их популярность падает, на первый план выходят RAT.

Госструктуры редко платят выкуп, поэтому основная цель злоумышленников — нарушение работы таких мишеней либо кража конфиденциальных данных. Кроме того, сотрудники таких учреждений активно используют имейл и другие средства коммуникаций, и их рабочие места потенциально могут служить точками входа в целевую сеть.

 

Госсектор чаще прочих вертикалей привлекает внимание APT-групп. В 83% таких случаев, зафиксированных исследователями, использовались вредоносные программы — в основном трояны удаленного доступа (65%) и шпионский софт (35%).

 

Для внедрения вредоноса в инфраструктуру злоумышленники могут использовать эксплойты, подбор паролей, готовый доступ, приобретенный в даркнете. Однако самым популярным способом доставки зловредов остаются адресные рассылки: по оценке PT, за 2,5 года с их помощью было проведено 64% успешных атак.

Непрошеные таргетированные вторжения чаще всего приводили к нарушению нормальной работы организации (48% случаев) или утечке важных данных (41%).

«Колоссальный объем конфиденциальных данных, хранящихся в государственных ИТ-системах, наряду с критической значимостью непрерывной работы ведомств, делает эту сферу целью для всех: профессиональных APT-группировок, опытных злоумышленников-одиночек, хактивистов, — отметила аналитик Анна Вяткина из PT. — По данным наших исследований, на протяжении шести лет госучреждения возглавляют рейтинг самых успешно атакуемых отраслей».

 

Кроме России, высокая вредоносная активность в госсекторе наблюдалась в странах Азии (33% атак), Африке и Северной Америке (по 12%).

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru