Новая классификация атак мошенников поможет снизить их успех на 15–20%

Новая классификация атак мошенников поможет снизить их успех на 15–20%

Новая классификация атак мошенников поможет снизить их успех на 15–20%

Российские ученые по-новому систематизировали атаки, использующие элементы социальной инженерии, и надеются, что их разработка поможет бизнесу и госструктурам перейти от реактивного подхода к защите к проактивному.

Авторы проекта — сотрудники Президентской академии народного хозяйства и госслужбы (РАНХиГС) и Санкт-Петербургского Федерального исследовательского центра РАН (СПб ФИЦ РАН).

Как выяснили исследователи, действия мошенников, независимо от применяемой схемы, можно свести в единый процесс:

  • сбор информации для выработки сценария и определения масштабов атаки (массовая, персонализированная);
  • установка контакта с потенциальными жертвами (через телефонную связь, имейл, мессенджеры, соцсети, сайты знакомств);
  • манипуляции для получения искомого эффекта (мнимые перспективы финансовой выгоды, шантаж, намек на возможность романтических отношений);
  • реализация — жертва обмана раскрывает конфиденциальные данные, переходит по фишинговой ссылке, загружает зловреда и т. п.

Подобная унификация позволяет предприятиям на основе анализа цифровой активности сотрудников принять превентивные меры даже против новых мошеннических схем, с невиданными ранее приманками, уловками и легендами.

Используя наработки ученых, HR-отделы и службы ИБ смогут заранее выявлять потенциальных жертв мошенничества с доступом к корпоративным системам и соответствующим образом адаптировать средства защиты, образовательные программы и тренинги.

«Классификация позволяет предусмотреть траектории атак и внедрить точечные меры профилактики на каждом этапе, — комментирует Татьяна Тулупьева, соавтор исследования, советник проректора по науке Академии и ведущий научный сотрудник СПб ФИЦ РАН. — Важный превентивный момент — распространение информации о многочисленных видах атак для широкой аудитории, чтобы любой пользователь имел возможность распознать воздействие, которое на него пытаются оказать злоумышленники».

По оценкам исследователей, их разработка поможет снизить успешность атак злоумышленников, сделавших ставку на человеческий фактор, в среднем на 15–20%, а также сберечь для российской экономики миллиарды рублей.

Почти 40% запросов к публичному ИИ оказались с корпоративными секретами

Почти 40% обращений сотрудников российских компаний к публичным ИИ-сервисам содержат конфиденциальную информацию. К такому выводу пришли аналитики ГК «Солар», изучившие 12 тыс. взаимодействий, зафиксированных во время пилотов DLP-системы Solar Dozor.

Исследование охватило 150 крупных организаций из финансового сектора, промышленности, ретейла, телекома, ИТ и госсектора в первом полугодии 2026 года.

Аналитики проверяли текстовые запросы, скопированные фрагменты, загружаемые файлы и попытки отправить данные во внешние ИИ-сервисы.

Среди обращений с конфиденциальной информацией 41% содержали исходный код и конфигурации, 30% — персональные, финансовые и другие чувствительные сведения, 18% — объекты интеллектуальной собственности. Оставшиеся 11% пришлись на пароли, токены и API-ключи. То есть некоторые сотрудники не просто просят нейросеть поправить запятую, а почти вручают ей ключи от корпоративной инфраструктуры.

Главными поставщиками секретов стали команды разработки — на них пришлось 43% таких событий. Специалисты отправляли ИИ код, журналы ошибок и технические описания для поиска сбоев, рефакторинга и подготовки тестов. Вместе с полезным контекстом наружу могли улететь сведения об архитектуре и внутренних системах.

Коммерческие подразделения сформировали ещё 26% обращений. В промпты попадали история переговоров, условия сделок, клиентские базы, договоры и материалы из CRM. Аналитики, маркетологи, кадровые и финансовые специалисты обеспечили 23% событий, остальные отделы — 8%.

Отдельное исследование УЦСБ и «Солара» показало, что 42,4% из 102 опрошенных компаний подозревали утечки через ИИ, а 8,1% уже сталкивались с реальными инцидентами. При этом треть организаций не применяет специальных мер защиты ИИ- и ML-систем.

В «Соларе» считают полный запрет публичных нейросетей нереалистичным. Вместо него компаниям предлагают утвердить разрешённые сервисы, разграничить доступ и контролировать содержание запросов. Иначе корпоративный ИИ-помощник быстро превращается в очень разговорчивого внештатного сотрудника.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru