Финансовая мотивация по-прежнему является основной в ходе кибератак

Финансовая мотивация по-прежнему является основной в ходе кибератак

Финансовая мотивация по-прежнему является основной в ходе кибератак

Согласно исследованию Threat Zone 2025, две трети кибератак на российские компании в 2024 году имели финансовую мотивацию. Однако их доля снизилась с 76% в 2023 году до 67%, что преступники компенсировали ростом суммы выкупа.

По данным BI.ZONE, вымогатели теперь тщательнее анализируют финансовое состояние компаний, рассчитывая максимальный возможный размер платежа за расшифровку данных и восстановление доступа.

Доля атак с целью кибершпионажа выросла до 21% (против 15% в 2023 году). Некоторые группировки сочетают шпионаж с вымогательством, извлекая чувствительные данные уже после атаки. Этот метод также применяется в хактивизме: похищенная информация выкладывается в открытый доступ.

Хактивизм продемонстрировал рост: на его долю пришлось 12% атак (9% в 2023 году). Новым трендом стал детальный анализ похищенных данных для использования в последующих атаках. Также аналитики зафиксировали усиление сотрудничества между различными группировками.

Фишинг остаётся основным способом атаки, но его доля сократилась с 68% в 2023 году до 57% к концу 2024-го. Злоумышленники чаще рассылали фишинговые письма от имени госструктур и регуляторов, что может быть связано с ростом атак на государственные учреждения.

 

Другие популярные методы:

  • Использование легитимных учётных записей — 27%. Киберпреступники получают к ним доступ через утечки данных, стилеры или перебор паролей.
  • Эксплуатация уязвимостей в ПО — 13%.
  • Атаки через подрядчиков и партнёров — 5%, что вдвое больше, чем в 2023 году.

На поздних стадиях атак злоумышленники стали чаще использовать малоизвестные легитимные инструменты для обхода систем защиты.

В 2024 году значительно выросла доля атак на госсектор — 15% (против 9% в 2023-м). Финансовый сектор занял второе место (13%), а транспорт и логистика остались на третьем (11%). В то же время атаки на розничную торговлю сократились с 15% до 4%.

По словам Теймура Хеирхабарова, директора департамента мониторинга, реагирования и исследования киберугроз BI.ZONE, изменения связаны с активностью хактивистов, пик которой пришёлся на третий квартал 2024 года. В этот период каждая пятая атака была нацелена на госучреждения.

ScanFactory выходит на рынок ИИ-фаерволов с решением Prizma

ScanFactory представила новый продукт Prizma — решение для контроля и защиты корпоративной ИИ-инфраструктуры. Продукт позволяет компаниям безопасно использовать LLM и ИИ-агентов, контролируя данные, доступы, расходы и взаимодействие с внешними ИИ-сервисами.

Корпоративное использование искусственного интеллекта быстро растет: сотрудники подключают публичные LLM, команды внедряют ИИ-агентов и RAG-системы, а количество обращений к различным моделям увеличивается. Вместе с этим у компаний появляется новый класс рисков — от утечек конфиденциальных данных до неконтролируемого теневого AI.

Prizma работает как единая точка контроля между пользователями, корпоративными системами и ИИ-провайдерами. Решение анализирует запросы и ответы в реальном времени и позволяет централизованно управлять тем, как внутри компании используется искусственный интеллект.

Что умеет Prizma

Контролировать потребление токенов — учитывать использование моделей и расходы на ИИ у разных провайдеров из единой точки.

Защищать от AI-атак — выявлять и блокировать prompt injection и другие классы атак, включая угрозы из OWASP LLM Top 10.

Предотвращать утечки данных — находить и маскировать конфиденциальную информацию в запросах к ИИ и ответах моделей.

Автоматически блокировать опасные запросы на основе заданных политик безопасности.

Управлять ИИ-агентами с помощью ролевой модели и графа их взаимодействий.

Логировать и аудитировать обращения к ИИ, обеспечивая прозрачность использования моделей внутри компании.

Не только защита запросов

Отдельное внимание в Prizma уделено рискам, которые возникают при построении собственной ИИ-инфраструктуры.

Решение позволяет защищать RAG-системы, обнаруживая секреты и чувствительную информацию в используемых файлах, а также выявлять теневые AI — несанкционированное использование ИИ-сервисов внутри инфраструктуры компании.

Для критических сценариев предусмотрен kill switch на основе ролевой модели, позволяющий оперативно ограничить работу отдельных ИИ-агентов или цепочек взаимодействия.

Таким образом, Prizma формирует единый уровень безопасности между корпоративной инфраструктурой и ИИ — от публичных LLM до внутренних моделей, RAG-систем и автономных агентов.

С выходом Prizma ScanFactory расширяет направление кибербезопасности и выходит в новый для компании сегмент — защиту корпоративной ИИ-инфраструктуры.

Записаться на демонстрацию продукта и запросить сравнение по 83 пунктам можно по почте: info@sf-cloud.ru

Реклама, 18+. ООО «СканФэктори» ИНН 7727458406
ERID: 2Vfnxw2mxV1

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru