Атаки через подрядчиков вошли в топ угроз для российских компаний

Атаки через подрядчиков вошли в топ угроз для российских компаний

Атаки через подрядчиков вошли в топ угроз для российских компаний

По данным центра мониторинга и реагирования на киберугрозы RED Security SOC, в 2024 году значительно выросло число атак на компании через их подрядчиков. Этот вектор впервые вошёл в список шести наиболее распространённых методов получения доступа к ИТ-инфраструктуре организаций.

В сравнении с 2023 годом количество подобных инцидентов увеличилось втрое, и аналитики ожидают дальнейшего роста в ближайшее время.

В прошлом году большинство успешных кибератак по-прежнему совершалось с использованием фишинга, перебора паролей (брутфорс) и эксплуатации известных уязвимостей в периметре.

Однако, наряду с этими традиционными техниками, киберпреступники стали всё чаще использовать доверительные отношения компаний с их подрядчиками (техника Trusted Relationship, T1199 по классификации MITRE ATT&CK).

Подобные атаки были направлены на подрядные организации, которые обычно имеют прямой доступ к инфраструктуре своих клиентов, но при этом обладают менее развитой системой информационной безопасности.

Как пояснили специалисты центра мониторинга RED Security SOC, злоумышленные действия через подрядчиков сложно идентифицировать, поскольку они маскируются под стандартную деятельность внешних подрядных организаций.

Наиболее эффективным методом выявления подобных атак является анализ аномалий поведения, когда отклонение от заранее заданных моделей работы внешних сотрудников служит сигналом для дополнительной проверки.

Чтобы снизить риски подобных инцидентов, специалисты советуют компаниям тщательно контролировать доступ подрядчиков, проводить регулярный аудит подключений и активно отслеживать любые изменения в стандартных профилях активности пользователей.

По прогнозам экспертов, к 2025 году каждое третье успешное вторжение в крупные российские компании будет происходить через компрометацию подрядчиков. Причём если ранее подобные атаки были направлены преимущественно на конкретные организации, то теперь взлом одной подрядной компании может стать отправной точкой для атак сразу на несколько её клиентов одновременно.

Дополнительно ситуацию усугубляет медленная реакция со стороны самих подрядных компаний, которые зачастую не могут оперативно обнаружить факт компрометации и своевременно уведомить об этом своих клиентов и регуляторов. В результате злоумышленники получают дополнительное время и возможность для глубокого проникновения в критически важные системы, что увеличивает потенциальный ущерб от таких инцидентов.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru