Positive Technologies назвала новые тенденции в фишинговых атаках

Positive Technologies назвала новые тенденции в фишинговых атаках

Positive Technologies назвала новые тенденции в фишинговых атаках

На пресс-конференции «Какими будут фишинговые атаки в ближайшем будущем», прошедшей в рамках фестиваля Positive Hack Days, руководитель направления аналитических исследований Positive Technologies Ирина Зиновкина рассказала о текущих трендах в этой сфере.

По её словам, фишинг стал второй по популярности техникой для атак на организации, а для APT-группировок — основной.

Массовый рост и новые инструменты

Число фишинговых атак продолжает расти: в 2024 году прирост составил 33%, годом ранее — 30%. Основные последствия — утечки данных и сбои в работе компаний, нередко приводящие к остановке процессов на несколько дней из-за заражения системой или внедрения деструктивного кода.

Главная технологическая новинка — активное применение искусственного интеллекта. Злоумышленники используют ИИ не только для генерации правдоподобных сообщений, но и для создания аудио- и видеороликов с якобы обращениями от руководителей компаний (формат Fake Boss). Уже существуют сервисы, позволяющие сгенерировать такие фейки — их аренда стоит около 10 долларов. Ещё один распространённый приём — использование QR-кодов для маскировки ссылок.

По словам Зиновкиной, применение ИИ делает массовые атаки столь же эффективными, как и целевые, при этом требует минимальных ресурсов. Кроме того, всё чаще используется модель «атаки как услуга»: даже у людей без технической подготовки появляется возможность организовать фишинговую кампанию с помощью готовых инструментов.

Кого атакуют и зачем

По статистике Positive Technologies, в 2024 году наибольшее число фишинговых атак пришло на следующие отрасли:

  • 15% — государственные учреждения,
  • 10% — промышленность,
  • 9% — ИТ-сектор,
  • по 7% — медицина и образование/наука,
  • 6% — финансовые организации.

Особый интерес злоумышленники проявляют к ИТ-компаниям — как к «входной точке» в инфраструктуру их клиентов. Промышленные организации также нередко становятся мишенью из-за роли в цепочках поставок.

В 22% случаев целью атак была кража учётных данных сотрудников. Кроме того, часто объектом становятся документы, содержащие коммерческую тайну. Типичным для России сценарием стали веерные атаки — когда сразу несколько компаний подвергаются атаке по схожей схеме.

Практика защиты и примеры

Директор по информационной безопасности СДМ-Банка Владимир Солонин отметил, что фишинг остаётся серьёзной проблемой — банк сталкивается с ним с 2016 года. Он привёл примеры, когда технические средства защиты не сработали: в одном случае использовалось легитимное ПО с открытым кодом для шифрования данных, в другом — вредоносный код был распределён по ячейкам в таблице, а макрос собирал его в работающий фрагмент. Такие обходные пути позволяют избежать срабатывания стандартных защитных механизмов.

По его словам, значимым фактором в снижении рисков стала регулярная работа с персоналом. За 10 лет количество сотрудников, которых удавалось обмануть фишингом, уменьшилось в 10 раз — благодаря внутренним тренировкам и обучающим программам.

Новая разработка от Positive Technologies

Компания анонсировала выпуск собственного решения для защиты корпоративной электронной почты — PT Email Gateway. Релиз ожидается в конце 2025 года. Продукт объединит три антивирусных движка, базу индикаторов компрометации от PT ESC, анализатор ссылок и интеграцию с песочницей и другими защитными механизмами. Объём российского рынка таких решений, по оценке компании, составляет 6–7 млрд рублей.

AppSec.Track научился проверять код, написанный ИИ

AppSec.Track добавил поддержку работы с ИИ и стал первым российским SCA-анализатором, который умеет проверять код прямо в связке с ИИ-ассистентами. Обновление рассчитано в том числе на так называемых «вайб-кодеров» — разработчиков, которые активно используют LLM и ИИ-редакторы для генерации кода.

Новый функционал решает вполне практичную проблему: ИИ всё чаще пишет код сам, но далеко не всегда делает это безопасно.

Модель может «галлюцинировать», предлагать несуществующие пакеты, устаревшие версии библиотек или компоненты с известными уязвимостями. AppSec.Track теперь умеет отлавливать такие ситуации автоматически.

Разработчик может прямо в диалоге с ИИ-ассистентом запросить проверку сгенерированного кода через AppSec.Track. Система проанализирует используемые сторонние компоненты, подсветит потенциальные угрозы и предложит варианты исправления. В основе механизма — протокол MCP (Model Context Protocol), который позволяет безопасно подключать инструменты анализа к LLM.

Как поясняет директор по продукту AppSec.Track Константин Крючков, разработчики всё чаще пишут код «по-новому», а значит, и инструменты анализа должны меняться. Редакторы вроде Cursor или Windsurf уже умеют многое, но им всё равно нужна качественная и актуальная база уязвимостей. Именно её и даёт AppSec.Track, включая учёт внутренних требований безопасности конкретной компании. В итоге даже разработчик без глубокой экспертизы в ИБ может получить более надёжный результат.

Проблема особенно заметна на фоне роста low-coding и vibe-coding подходов. Код создаётся быстрее, а иногда — почти без участия человека, но с точки зрения безопасности в нём могут скрываться неприятные сюрпризы: SQL-инъекции, логические ошибки или небезопасные зависимости. Как отмечает старший управляющий директор AppSec Solutions Антон Башарин, ИИ-ассистенты не заменяют классические практики DevSecOps — особенно когда речь идёт об open source, где информация об угрозах обновляется быстрее, чем обучаются модели.

Новый функционал AppSec.Track ориентирован на профессиональные команды разработки, которые уже внедряют ИИ в свои процессы. Он позволяет сохранить требования Secure by Design и снизить риски даже в условиях активного использования генеративного кода.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru