Основные киберриски для топ-менеджеров: фишинг, дипфейки и ИИ

Основные киберриски для топ-менеджеров: фишинг, дипфейки и ИИ

Основные киберриски для топ-менеджеров: фишинг, дипфейки и ИИ

В 2025 году эксперты выявили несколько серьёзных угроз, с которыми чаще всего сталкиваются руководители высшего звена. В списке — целевой фишинг, компрометация корпоративной почты, атаки через личные устройства и другие методы. Всё это становится особенно актуально на фоне цифровизации бизнеса и роста удалённого доступа к важным системам.

По данным аналитиков, почти две трети целевых атак направлены именно на топ-менеджеров — у них есть доступ к конфиденциальной информации, влияющей на всю работу компании. Чаще всего такие атаки фиксируют в сферах ретейла, финансов и страхования.

Наиболее распространённые угрозы:

  • фишинг и схемы вроде CEO Fraud — 43%;
  • компрометация данных через личные устройства — 28%;
  • использование дипфейк-технологий — 15%;
  • атаки на цепочки поставок — 14%.

Некоторые случаи особенно показательные: так, недавно злоумышленники создали дипфейк-видео с «участием» гендиректора и попытались таким образом запустить перевод денег через партнёрскую организацию. В дополнение к этому автоматические OSINT-сервисы позволяют собирать из открытых источников массу данных о руководителях — вплоть до привычек и окружения. Это делает фишинговые письма и звонки всё более убедительными.

При этом немало рисков связано не с техническими уязвимостями, а с поведением самих топов. Часто они используют личные почты для рабочих задач, не блокируют устройства, пересылают документы в обычных мессенджерах без шифрования. Всё это даёт лишние шансы атакующим.

Компрометация руководителя — один из самых опасных сценариев: в отличие от рядового сотрудника, такой человек влияет на ключевые решения, работает с критичными данными и взаимодействует с внешними структурами. Ошибка на этом уровне может привести к серьёзным последствиям для всей компании.

Чтобы снизить риски, эксперты советуют:

  • регулярно обучать топ-менеджеров основам цифровой безопасности;
  • использовать многофакторную аутентификацию, VPN и защиту конечных точек;
  • разделять личные и рабочие аккаунты и устройства;
  • настраивать DLP-системы с учётом специфики работы C-level;
  • использовать подход Zero Trust и проводить имитации атак (например, сценарии CEO Fraud);
  • рассматривать включение цифровой гигиены в KPI для руководства и страхование их от киберугроз.

В условиях растущего давления со стороны злоумышленников такие меры уже не выглядят избыточными — это вопрос устойчивости бизнеса.

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