В России снизилась доля заражённых АСУ-компьютеров до 18%

В России снизилась доля заражённых АСУ-компьютеров до 18%

В России снизилась доля заражённых АСУ-компьютеров до 18%

Во втором квартале 2025 года доля компьютеров промышленных АСУ (автоматизированных систем управления), на которых были заблокированы вредоносные объекты, в России составила 18%. Это на 5 п.п. меньше, чем годом ранее. Показатель остаётся ниже среднемирового уровня уже с начала 2023 года, сообщили в Kaspersky ICS CERT на конференции Kaspersky Industrial Cybersecurity Conference.

Главный источник угроз для промышленных систем по-прежнему интернет. Чаще всего с вредоносным контентом из сети сталкиваются АСУ интеграторов, инжиниринговых и строительных компаний.

Здесь вредоносные объекты были заблокированы на 11% компьютеров. Чаще всего злоумышленники пытаются доставить вредоносные скрипты и фишинговые страницы. В электроэнергетике, строительстве и нефтегазе нередко фиксируются попытки заражения веб-майнерами.

Другие значимые каналы заражения — электронная почта, которая остаётся основным способом распространения вредоносных документов и шпионских программ, а также съёмные носители и сетевые папки.

По словам Евгения Гончарова, руководителя Kaspersky ICS CERT, Россия занимает 10-е место из 14 в мировом рейтинге по доле заражённых АСУ-компьютеров.

«Да, уровень защиты постепенно растёт, но число атак всё ещё остаётся высоким. Особенно тревожит фишинг: большинство серьёзных инцидентов начинается именно с него. Одних только защитных решений мало — нужно обучать сотрудников и развивать цифровую грамотность», — отметил он.

Николай Гончаров, директор департамента кибербезопасности Security Vision, добавил, что атаки всё чаще направлены не только на промышленные предприятия, но и на их подрядчиков и интеграторов: «Через партнёров можно получить доступ сразу к нескольким организациям. Поэтому предприятиям важно учитывать этот риск, использовать многоуровневую аутентификацию и контролировать действия подрядчиков».

Нейросеть для ЖКХ научилась материться в первый месяц обучения

Разработчикам отечественного голосового помощника для сферы ЖКХ пришлось «переучивать» систему после того, как в процессе обучения бот освоил ненормативную лексику. Этот случай наглядно показал, насколько критично качество данных, на которых обучаются нейросети.

О возникшей проблеме рассказал ТАСС президент Национального объединения организаций в сфере технологий информационного моделирования (НОТИМ) Михаил Викторов на Сибирском строительном форуме, который проходит в Новосибирске.

«Приведу забавный случай: нейросеть учится, и буквально уже в первый месяц разработчики обнаружили такую коллизию — нейросеть научилась мату. Как говорится, с кем поведёшься, от того и наберёшься. Эту проблему, конечно, пришлось устранять. Но это в том числе показатель активного взаимодействия с нашими гражданами», — рассказал Михаил Викторов.

При этом, по его словам, внедрение ботов позволило сократить число операторов кол-центров в 5–6 раз без потери качества обслуживания. Нейросетевые инструменты способны обрабатывать до 90% входящих обращений.

Уровень удовлетворённости качеством обслуживания, по оценке Викторова, составляет около 80%. Передавать звонки операторам целесообразно лишь в экстренных случаях — например, при аварийных ситуациях.

Эксперты ранее отмечали, что именно данные, на которых обучается ИИ, являются ключевой причиной появления некорректных или предвзятых ответов нейросетевых инструментов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru