Доля киберразведки в атаках выросла до 39% в первой половине 2025 года

Доля киберразведки в атаках выросла до 39% в первой половине 2025 года

Доля киберразведки в атаках выросла до 39% в первой половине 2025 года

В первом полугодии 2025 года почти 39% всех вредоносных действий в интернете были связаны с киберразведкой — сбором данных об уязвимостях веб-приложений. По сравнению с аналогичным периодом прошлого года доля таких атак выросла более чем в пять раз — с 6,8% до 38,65%.

Чаще всего, как отмечают специалисты BI.ZONE, разведывательная активность фиксировалась в трёх отраслях:

  • ИТ и телеком — 52,66% от всех атак в секторе. Множество веб-интерфейсов и открытых API делают его удобной целью для автоматизированного поиска уязвимостей.
  • Медиа — 80,25%. Постоянная доступность и публичность ресурсов привлекают внимание злоумышленников.
  • Ретейл — 90%. Большое количество площадок электронной коммерции стимулирует атаки с целью кражи пользовательских данных и доступа к платёжным системам.

Не так давно мы рассказывали, как киберразведка (Threat Intelligence) помогает в условиях целевых атак. А на мартовском эфире AM Live эксперты обсуждали, как опередить атакующих и защитить компанию с помощью киберразведки.

Рекомендуем также ознакомиться с нашим обзором рынка платформ и сервисов киберразведки (Threat Intelligence) в России и в мире.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Российские учёные научили ИИ ловить фейковые фото и нелепые изображения

Исследователи из AIRI, Сколтеха, MWS AI и МФТИ по-новому решили одну из наиболее сложных задач компьютерного зрения — выявление изображений с нелогичным содержанием, вроде рыцаря с мобильником или пингвина на велосипеде.

Разработанный ими метод TLG (Through the Looking Glass, «В Зазеркалье») использует ИИ для создания текстовых описаний картинок и обнаружения противоречий при сопоставлении с визуальным содержанием.

В комментарии для «Известий» один из соавторов проекта, доктор компьютерных наук Александр Панченко пояснил: существующие ИИ-модели хорошо распознают элементы картинок, но плохо улавливают контекст — далеко не всегда понимают совместимость представленных объектов с точки зрения здравого смысла.

Чтобы проверить действенность своего подхода, экспериментаторы создали датасет, включив него 824 изображения с нелепыми ситуациями. Тестирование алгоритма показало точность распознавания до 87,5%, что на 0,5-15% выше показателей других существующих моделей, а также большую экономию вычислительных ресурсов.

Новаторская разработка, по словам Панченко, способна повысить надежность систем компьютерного зрения. После доработки и дообучения ее также можно будет использовать для модерации контента — к примеру, для выявления фейковых фото.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru