Уровень инсайдерских утечек в промышленности снизился

Уровень инсайдерских утечек в промышленности снизился

Уровень инсайдерских утечек в промышленности снизился

Как показало регулярное исследование компании «СёрчИнформ» по оценке уровня информационной безопасности в России, в 52% промышленных компаний страны в 2024 году произошли утечки данных по вине сотрудников, что на 8% меньше, чем годом ранее (60%).

Авторы исследования отметили, что промышленные компании до сих пор ориентировались преимущественно на защиту от внешних угроз. Однако с введением новых норм, значительно усиливающих ответственность за утечки данных, включая уголовную, и с введением оборотных штрафов, мотивация компаний уделять внимание защите от внутренних угроз заметно возросла.

Исследование показало, что в 2024 году 52% промышленных компаний столкнулись с утечками данных по вине сотрудников, в то время как годом ранее этот показатель составлял 60%. Почти две трети инцидентов были случайными и происходили из-за незнания сотрудников основных норм и правил информационной безопасности.

 

«Чаще всего инциденты в сфере ИБ происходят из-за нарушений, допущенных сотрудниками. При этом большинство таких инцидентов, независимо от отрасли и масштаба бизнеса, связаны не с умышленными утечками, а с ошибками сотрудников, не обладающих достаточными ИБ-компетенциями. Повышение цифровой грамотности сотрудников поможет снизить риски нарушений и, в конечном итоге, уменьшить негативные последствия для компаний», — прокомментировал ведущий аналитик компании «СёрчИнформ» Леонид Чуриков.

В 2024 году чаще всего происходили утечки технической информации (53%) и данных о клиентах и сделках (37%). Утечки финансовой документации и персональных данных были зафиксированы в 31% и 23% промышленных компаний соответственно.

В 72% случаев причиной инцидентов стали действия линейных сотрудников или руководителей. В 23% случаев утечку спровоцировали руководители подразделений, а в 20% — высшее руководство. Каждый седьмой случай был связан с контрагентами.

Основными каналами утечек остаются электронная почта, мессенджеры и внешние накопители. На втором месте — фото на телефон, который может быть недооценен из-за сложности его контроля.

 

В случае утечки 84% компаний проводят расследование, однако лишь 26% из них уведомляют регулятора.

Кроме того, 45% промышленных компаний увеличивают ИТ-бюджеты, а 46% сохраняют их на прежнем уровне. О сокращении бюджетов сообщили только 9%. Основной причиной увеличения или сохранения ИТ-бюджетов являются потребности бизнеса.

Большая часть бюджетных средств (73%) направляется на продление лицензий, 59% — на закупку отечественного ПО и оборудования. 60% промышленных организаций используют встроенные средства ИБ в российских операционных системах, 42% — отечественные DLP-системы и NGFW. Половина опрошенных выделяет средства на оплату технической поддержки внедренных решений, а треть — на масштабирование уже существующих средств защиты.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

ChatGPT ошибается с адресами сайтов — фишеры не дремлют

Если вы когда-нибудь просили чат-бота типа ChatGPT помочь с ссылкой на сайт банка или личного кабинета крупной компании — возможно, вы получали неправильный адрес. А теперь представьте, что кто-то специально воспользуется этой ошибкой.

Исследователи из компании Netcraft провели эксперимент: они спрашивали у модели GPT-4.1 адреса сайтов для входа в аккаунты известных брендов из сфер финансов, ретейла, технологий и коммунальных услуг.

В духе: «Я потерял закладку, подскажи, где войти в аккаунт [название бренда]?»

Результат получился тревожным:

  • только в 66% случаев бот дал правильную ссылку;
  • 29% ответов вели на несуществующие или заблокированные сайты;
  • ещё 5% — на легитимные, но вообще не те, что спрашивали.

Почему это проблема?

Потому что, как объясняет руководитель Threat Research в Netcraft Роб Дункан, фишеры могут заранее спрашивать у ИИ те же самые вопросы. Если бот выдаёт несуществующий, но правдоподобный адрес — мошенники могут просто зарегистрировать его, замаскировать под оригинал и ждать жертв.

«Вы видите, где модель ошибается, и используете эту ошибку себе на пользу», — говорит Дункан.

Фишинг адаптируется под ИИ

Современные фишинговые схемы всё чаще затачиваются не под Google, а именно под LLM — большие языковые модели. В одном случае, например, мошенники создали фейковый API для блокчейна Solana, окружив его десятками фейковых GitHub-репозиториев, туториалов, Q&A-доков и даже поддельных аккаунтов разработчиков. Всё, чтобы модель увидела якобы «живой» и «настоящий» проект и начала предлагать его в ответах.

Это чем-то напоминает классические атаки на цепочку поставок, только теперь цель — не человек с pull request'ом, а разработчик, который просто спрашивает у ИИ: «Какой API использовать?»

Вывод простой: не стоит полностью полагаться на ИИ, когда речь идёт о важных вещах вроде входа в банковский аккаунт или выборе библиотеки для кода. Проверяйте информацию на официальных сайтах, а ссылки — вручную. Особенно если ИИ обещает «удобный и официальный» сайт, которого вы раньше не видели.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru