49% россиян уверены, что умеют распознавать фишинг и скам

49% россиян уверены, что умеют распознавать фишинг и скам

49% россиян уверены, что умеют распознавать фишинг и скам

«Лаборатория Касперского» вместе с Почтой Mail и Hi-Tech Mail выяснили, насколько россияне чувствуют себя уверенно, когда дело доходит до фишинга и скама. Почти половина участников опроса (49 %) заявили, что умеют отличать мошеннические сообщения, хотя многие признались: ошибки всё же случаются.

Четверть респондентов (24 %) сказали, что способны заметить обман только в самых очевидных случаях, а ещё 23 % честно признались, что разбираются слабо, но стараются быть осторожными.

Эксперты напоминают: схемы атак становятся всё сложнее, и иногда без специальных технологий выявить их невозможно.

Как пользователи защищаются

Каждый четвёртый (27 %) старается не открывать вложения и не переходить по ссылкам из сомнительных писем. 15 % критически оценивают каждое входящее сообщение, а 10 % проверяют адрес отправителя. Ещё один из десяти установил защитное ПО на компьютер или смартфон, 9 % настроили двухфакторную аутентификацию.

Некоторые идут дальше: проверяют ссылки перед переходом, наводя на них курсор, чтобы увидеть реальный адрес, или смотрят на домен в строке браузера. Часть опрошенных даже связывается с отправителем по другим каналам, чтобы убедиться, что письмо действительно от него.

Почему одних навыков мало

Эксперт «Лаборатории Касперского» Роман Деденок напоминает: базовые правила кибергигиены важны, но сегодня этого может быть недостаточно. Злоумышленники всё чаще шлют персонализированные письма от имени «отдела кадров», снабжая их поддельными вложениями. Такие атаки сложно заметить без технической защиты.

Со своей стороны почтовые сервисы используют антиспам-фильтры, машинное обучение и предупреждения о подозрительных письмах. Но, как отмечает Дмитрий Моряков из Почты Mail, решающим фактором всё равно остаётся внимательность самих пользователей: именно человек в итоге либо отражает атаку, либо становится её жертвой.

Kaspersky KUMA научилась писать Regex и подключать внешние нейросети

«Лаборатория Касперского» выпустила Kaspersky Unified Monitoring and Analysis Platform 4.6. SIEM-система получила новую базу знаний, поддержку внешних больших языковых моделей и автоматическую генерацию регулярных выражений. А ещё тёмную тему — до неё корпоративные пользователи тоже дожили.

Одно из главных изменений — переработанная доставка вендорского контента: нормализаторов, правил корреляции и других материалов.

Вместо прежнего механизма, который оставили для совместимости, основным инструментом стала база знаний. В ней проще искать и подбирать контент под конкретные сценарии.

При появлении новых атак пользователи смогут получать экстренные пакеты с правилами обнаружения и другими ресурсами. Иными словами, после публикации исследования не придётся вручную собирать защиту по кусочкам — готовый набор обещают доставлять быстрее.

KUMA 4.6 также разрешили подключать внешние LLM, совместимые с OpenAI API. Среди примеров разработчики называют GPT-4, Llama 3 и GLM-5.2. Модель можно развернуть в облаке или внутри инфраструктуры заказчика. Во втором случае анализ событий и помощь в расследованиях доступны без отправки данных во внешние сервисы.

ИИ-ассистент Kaspersky Investigation & Response Assistant теперь умеет генерировать регулярные выражения для разбора событий по примерам логов. Администратору достаточно показать системе образцы, а нужный Regex она попробует собрать сама.

Набор интеграций тоже расширили. Платформа получила поддержку SFTP и SMB для получения данных из файловых хранилищ, а через ODBC-драйверы её можно подключать к различным СУБД.

Наконец, разработчики обновили интерфейс и добавили долгожданную тёмную тему. Получился релиз сразу для двух лагерей: аналитикам — новые правила и LLM, глазам — чуть меньше ослепительного белого во время ночного разбора инцидентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru