ИИ помогает фишерам: компрометация данных — за 40 секунд

ИИ помогает фишерам: компрометация данных — за 40 секунд

ИИ помогает фишерам: компрометация данных — за 40 секунд

На компрометацию пользовательских данных при фишинговой атаке у злоумышленников уходит всего около 40 секунд. Таковы данные за первый квартал 2025 года.

Основная причина такой скорости — автоматизация. Мошенники всё чаще используют технологии на базе искусственного интеллекта: AI помогает подделывать письма максимально достоверно, быстро запускать рассылки и собирать данные с сайтов.

Для сравнения: год назад, в первом квартале 2024-го, на компрометацию данных уходило около 50 секунд. Тогда пользователи тратили примерно 30 секунд на клик по ссылке и ещё 20 — на ввод логина и пароля.

Сейчас время на ввод осталось тем же, а вот переходят по ссылке на 10 секунд быстрее — письма стали убедительнее.

Мошенники грамотно мимикрируют под известные компании: копируют фирменный стиль, логотипы, дизайн. Адрес отправителя тоже всё чаще выглядит настоящим.

Чаще всего в фишинговых письмах злоумышленники прикрываются финансовыми организациями — это 63% всех атак. Далее идут «госорганы» (13%), медучреждения (12%) и вузы (9%).

Почему это работает? Потому что это те самые организации, с которыми люди сталкиваются каждый день. И письмо от «банка» или «налоговой» вызывает меньше подозрений, особенно если оно срочное и оформлено «по всем правилам».

Вот простые советы:

  • Не переходите по ссылкам из сомнительных писем.
  • Получили письмо от известной организации — перезвоните или напишите им напрямую, уточните, отправляли ли они его.
  • Никогда не сообщайте коды из СМС и включите двухфакторную аутентификацию.

Будьте осторожны — 40 секунд могут стоить дорого.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru