В России вырос объем фишинга с использованием ИИ

В России вырос объем фишинга с использованием ИИ

В России вырос объем фишинга с использованием ИИ

За первые восемь месяцев 2025 года количество фишинговых писем, созданных с использованием искусственного интеллекта (ИИ), увеличилось в 1,5 раза по сравнению с аналогичным периодом прошлого года. Такие данные приводит исследование RED Security. По оценкам аналитиков, применение ИИ повышает эффективность фишинговых кампаний благодаря большей убедительности и точности таргетинга.

В целом объём подобных рассылок вырос на 53% в годовом выражении.

Использование ИИ в фишинговых атаках становится глобальной тенденцией. Для успешной атаки злоумышленнику теперь достаточно всего 40 секунд. Такая скорость достигается за счёт высокой скорости генерации писем, их массовой рассылки и быстрого получения доступа к данным. При этом письма практически неотличимы от настоящих по содержанию и оформлению. В 2024 году на проведение атаки требовалось в среднем на 10 секунд больше.

Фишинг стал вторым по распространённости способом проникновения в ИТ-инфраструктуру компаний, его доля составила 30%. Это немного ниже, чем в предыдущие месяцы, когда данный метод был доминирующим. Чаще всего злоумышленники использовали вредоносные вложения в письмах.

На первом месте оказалось использование учётных данных сотрудников, оказавшихся в открытом доступе после утечек. Этот способ применялся в 35% атак — на 13 процентных пунктов больше, чем годом ранее.

«Это свидетельствует о том, что базы скомпрометированных корпоративных учётных записей, доступные в даркнете, содержат достаточно информации для атак на крупнейшие российские компании, чем всё активнее пользуются злоумышленники», — отмечается в отчёте.

Третьим по распространённости методом (20%) стала эксплуатация уязвимостей и ошибок конфигурации в приложениях, доступных через публичный интернет. При этом только в 40% компаний в полной мере проводится аудит защищённости сетевого периметра и контроль уязвимостей.

Подпишитесь на новости

Роскомнадзор встроил машинное обучение в систему фильтрации трафика

Роскомнадзор внедрил механизм фильтрации интернет-трафика на основе машинного обучения и потратил на него 2,27 млрд рублей. Это следует из паспорта ведомственной программы цифровой трансформации на 2026-2028 годы. В документе указано, что РКН использует отечественную модель, развернутую на собственной инфраструктуре.

Ее название не раскрывается, большая языковая модель в системе не применяется.

С паспортом программы ознакомился Forbes. Механизм встроен в автоматизированную систему обеспечения безопасности российского сегмента интернета (АСБИ).

Через нее Роскомнадзор управляет ТСПУ, оборудованием для фильтрации трафика на сетях операторов связи. На установку новых и модернизацию действующих ТСПУ в 2026 году заложено 3,99 млрд рублей основного финансирования и еще 6,2 млрд рублей дополнительного.

О планах использовать ИИ для фильтрации стало известно в январе. В мае ведомство собиралось взять для этого модель Astra AI от «Группы Астра».

VPN в описании механизма прямо не упоминается. Дмитрий Кутейников из RKS Global считает, что модель может оценивать вероятность использования VPN по внешним признакам, например по размеру и ритму пакетов или длительности сессии, без чтения содержимого. По его словам, под ошибочную блокировку могут попасть корпоративные VPN и облачные сервисы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru