Innostage CyberART зафиксировал за начало 2025 года 297 утечек данных

Innostage CyberART зафиксировал за начало 2025 года 297 утечек данных

Innostage CyberART зафиксировал за начало 2025 года 297 утечек данных

Центр противодействия киберугрозам Innostage SOC CyberART в первом квартале 2025 года выявил 297 инцидентов, связанных с распространением персональных данных. В открытом доступе оказалось 10,4 миллиона адресов электронной почты.

Пик утечек пришёлся на январь — только за первый месяц года было зафиксировано 200 инцидентов.

По мнению аналитиков, это связано с активностью злоумышленников после новогодних каникул, а также с реализацией угроз, подготовленных ранее. В частности, одна из крупных утечек затронула 404 компании.

Наибольший объём скомпрометированных данных зафиксирован в государственном секторе — 3,7 миллиона адресов, из которых 2,8 миллиона приходятся на одну организацию. Второе место занимает розничная торговля — 1,7 миллиона адресов. Из общего числа инцидентов 265 связаны с компаниями малого и среднего бизнеса.

«Для многих организаций защита персональных данных до сих пор остаётся разрозненной задачей, а не элементом целостной стратегии. В госсекторе масштабы утечек обусловлены объёмами обрабатываемых баз. У малого бизнеса — нехваткой ресурсов и отсутствием зрелых процессов информационной безопасности. При этом компании часто недооценивают риски при взаимодействии с внешними подрядчиками, — комментирует Александр Чернов, руководитель направления киберразведки Innostage SOC CyberART. — Однако именно работа над этими уязвимостями позволяет выстроить устойчивую систему защиты и значительно снизить вероятность повторения подобных инцидентов».

Заместитель руководителя Роскомнадзора Милош Вагнер на пресс-конференции «Утечки данных как социально-экономическая проблема» отметил, что одной из ключевых причин атак остаются большие объёмы персональных данных и хроническое несоблюдение требований закона об их уничтожении после выполнения целей обработки.

Более чем в 90% инцидентов злоумышленники получали доступ к базовым персональным данным: адресам электронной почты, номерам телефонов, ФИО и адресной информации. Однако были зафиксированы случаи компрометации более чувствительных данных — паспортных данных, ИНН, СНИЛС, платёжной информации и хешей паролей. При этом паспортные данные, ИНН и СНИЛС преимущественно утекали из государственных учреждений, тогда как данные банковских карт и пароли — из розничной торговли.

Основными векторами атак стали фишинг и методы социальной инженерии, с помощью которых злоумышленники получали доступ к учётным записям сотрудников. На втором месте — эксплуатация уязвимостей, на третьем — атаки на цепочки поставок.

По прогнозам Innostage, в 2025 году ситуация в лучшем случае стабилизируется. Тем не менее существует высокий риск роста числа инцидентов из-за активного использования искусственного интеллекта злоумышленниками, снижения порога входа и слабой защищённости, особенно среди компаний малого и среднего бизнеса. Вместе с тем развитие предиктивной аналитики и ужесточение регулирования в сфере защиты персональных данных способны ограничить этот рост.

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