41% сотрудников российских компаний не распознают фишинговые письма

41% сотрудников российских компаний не распознают фишинговые письма

41% сотрудников российских компаний не распознают фишинговые письма

Компания RED Security проанализировала результаты проектов по обучению киберграмотности сотрудников в российских организациях. Согласно данным платформы RED Security Awareness, до прохождения обучения 41% работников не отличают фишинговые письма и переходят по вредоносным ссылкам или открывают вложения.

Каждый третий сотрудник вводит на поддельных сайтах логины и пароли от корпоративных учётных записей.

Исследование проводилось на основе симуляций фишинговых атак: с начала года семь тысяч сотрудников из крупных компаний получили тестовые рассылки, имитирующие реальные письма злоумышленников. Все действия пользователей фиксировались и анализировались, чтобы оценить уровень их киберграмотности.

Результаты оказались тревожными:

  • 41% сотрудников переходят по подозрительным ссылкам или открывают вложения;
  • 34% вводят корпоративные данные на поддельных страницах;
  • 13% делают это несколько раз подряд, если не получают ожидаемого результата.

По словам специалистов RED Security, в реальной атаке такие действия с высокой вероятностью привели бы к взлому корпоративной инфраструктуры. В отчётах центра мониторинга компании отмечается, что фишинг и использование реальных учётных записей сотрудников — самые распространённые методы первоначального проникновения в сеть.

Отдельно эксперты предупреждают, что фишинговые рассылки становятся всё более качественными и персонализированными. Этому способствует активное использование злоумышленниками технологий искусственного интеллекта: по данным RED Security SOC, количество писем с признаками применения ИИ выросло на 53% по сравнению с прошлым годом.

Руководитель направления по обучению корпоративных пользователей Артём Мелехин отмечает, что уровень киберграмотности сотрудников снижается:

«В прошлом году 28% работников вводили свои логины и пароли на поддельных сайтах, сейчас — уже 34%. Компании должны выстраивать системное обучение персонала, иначе риск инцидентов будет только расти».

Тестовые письма для сотрудников напоминали обычные внутренние уведомления — о запуске нового портала ДМС, опросах по качеству кофе в офисе или корпоративных бонусных программах.

Чаще всего люди попадались на темы, связанные с привилегиями и бонусами, например, с просьбами оценить качество кофе или подтвердить участие в медицинской страховке.

Подпишитесь на новости

SECURITM подключила внешние ИИ к данным об ИБ через MCP

Чтобы выяснить, какие высокие риски остались без задач, теперь можно спросить привычного ИИ. SECURITM запустила MCP-сервер: он позволяет внешнему ассистенту обращаться к данным платформы об активах, рисках, задачах и метриках без ручного переноса сведений в чат.

Как сообщает разработчик, это первый MCP-сервер среди российских SGRC/SOAR-систем. MCP — открытый протокол подключения ИИ к внешним инструментам и источникам данных.

Сценарий простой: пользователь спрашивает, какие критически важные активы остались без владельца, кто просрочил задачи или как изменились показатели за месяц. Ассистент находит сведения в SECURITM и собирает таблицу, сводку для руководства или проект плана работ.

Потом запрос можно уточнить — например, сгруппировать просрочки по ответственным. Подключение рассчитано на клиентов с поддержкой MCP. Среди вариантов разработчик называет GigaChat, решения Яндекса, Claude, ChatGPT, Cursor и локальные модели с соответствующей интеграцией. Настройка зависит от выбранного инструмента.

Сервер работает только на чтение: ИИ не сможет переписать риски или закрыть неудобные задачи, чтобы отчёт выглядел бодрее. Для подключения используется отдельный MCP-токен, доступ можно ограничить по IP-адресам.

Функция дополняет встроенного ИИ-ассистента: теперь работать с данными можно и из внешнего ИИ. Она доступна в платных версиях SECURITM — облачной и для установки в инфраструктуре заказчика.

Но порядок в реестрах нейросеть не создаст одним красноречием. Качество ответа зависит от исходных данных и модели, а выводы требуют проверки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru