Россия вошла в тройку самых атакуемых стран за 2025 год

Россия вошла в тройку самых атакуемых стран за 2025 год

Россия вошла в тройку самых атакуемых стран за 2025 год

Россия по итогам 2025 года оказалась в числе стран, которые чаще всего становились мишенью кибератак. В исследовании Positive Technologies она вошла в первую тройку вместе с США и Китаем. Если смотреть на ситуацию в СНГ, то здесь картина тоже довольно показательная: почти половина всех атак в регионе пришлась именно на Россию — 46%. Для сравнения, на Беларусь пришлось 11%, на Казахстан — 8%.

Эксперты связывают такую концентрацию атак сразу с несколькими факторами: геополитической ситуацией, масштабом экономики и просто размером страны. Чем больше цифровая инфраструктура и выше деловая активность, тем заметнее интерес к ней со стороны злоумышленников.

Всего в 2025 году специалисты Positive Technologies отслеживали в СНГ деятельность 123 киберпреступных групп, и 57 из них проявили себя в России. Активнее других, по данным исследования, действовали Rare Werewolf, Lifting Zmiy, PhantomCore, Cyber Partisans, Silent Crow и TA558.

Главными целями атак оставались вполне ожидаемые отрасли: промышленные предприятия, госструктуры и финансовые организации. На них пришлось почти половина всех зафиксированных инцидентов. Причём промышленность вообще оказалась одной из самых интересных мишеней для большинства группировок.

 

Речь шла о краже конфиденциальной информации, промышленном шпионаже, саботаже и прямой финансовой выгоде. Последствия таких атак тоже были разными: от крупных утечек данных до нарушения работы объектов инфраструктуры.

Отдельно исследователи отмечают ещё один важный момент: в 2025 году злоумышленники всё активнее использовали искусственный интеллект. Причём не для красоты, а вполне прикладным образом — для подготовки более убедительных фишинговых писем, создания дипфейков и даже написания вредоносного кода.

Например, группировка Rare Werewolf, как утверждают аналитики, применяла модули, разработанные с помощью ИИ, в атаках на предприятия авиационной и радиопромышленности. А группа Goffee использовала нейросети в операциях против российских оборонных компаний.

При этом сами методы проникновения в системы в целом не стали экзотическими. Как и раньше, основными векторами оставались фишинг и эксплуатация уязвимостей в публично доступных приложениях. Но вот уровень исполнения, судя по отчёту, заметно вырос. Злоумышленники маскировали вредоносные программы под легитимные файлы, запутывали код, использовали автозапуск через реестр и планировщик задач, а также старались делать так, чтобы их инструменты не срабатывали в песочницах.

В Positive Technologies считают, что в 2026 году высокая активность APT-группировок и хактивистов в регионе никуда не денется. Даже если часть текущих конфликтов уйдёт в замороженную фазу, атакующие, по прогнозу компании, продолжат делать ставку на промышленный шпионаж, разведку и использование уже скомпрометированных учётных данных. Дополнительные риски может создать и проведение крупных мероприятий, запланированных в странах СНГ.

Файлы README научились обманывать ИИ-агентов и утягивать данные

Исследователи обратили внимание на риски, связанные с ИИ-агентами: оказалось, что даже обычный README-файл в репозитории может стать точкой атаки. Если спрятать в нём вредоносную инструкцию, агент, который помогает разработчику развернуть проект, установить зависимости и запустить команды, может послушно выполнить лишнее действие — например, отправить данные на внешний сервер.

Речь в исследовании (PDF) идёт о так называемой семантической инъекции. Суть в том, что в документацию добавляют шаг, который выглядит как нормальная часть установки: синхронизация файлов, загрузка конфигурации, отправка логов или ещё что-то в таком духе.

Для человека это может выглядеть вполне буднично, а вот ИИ-агент нередко воспринимает такой текст как прямую инструкцию. В результате вместе с «настройкой проекта» он может утянуть наружу локальные файлы, конфиги или другие данные.

Для проверки этой идеи исследователи собрали набор ReadSecBench — 500 файлов README из опенсорс-репозиториев на Java, Python, C, C++ и JavaScript, в которые добавили вредоносные вставки.

После этого они смотрели, как разные ИИ-агенты будут следовать такой документации при настройке проекта. В ряде сценариев скрытые инструкции срабатывали в 85% случаев.

 

Особенно показательно, что многое зависело от формулировки. Если вредоносная команда была написана в лоб, как обычное указание, атака проходила примерно в 84% тестов. А если спрятанная инструкция находилась не прямо в основном README, а, например, через пару переходов по ссылкам внутри документации, успешность вообще доходила примерно до 91%.

Ещё один неприятный момент: люди тоже далеко не всегда замечают подвох. В рамках эксперимента 15 участников вручную просматривали файлы README и пытались отметить что-то подозрительное. Никто из них не смог точно выявить вредоносные инструкции. Более чем в половине случаев рецензенты вообще не оставили замечаний о странном содержимом, а ещё 40% комментариев сводились к стилистике и формулировкам, а не к реальной угрозе.

Автоматические системы защиты тоже показали неидеальный результат. Сканеры часто ругались на обычные README-файлы, потому что документация и так полна команд, путей и кусков кода. Модели-классификаторы давали меньше ложных срабатываний, но всё равно пропускали часть вредоносных инструкций, особенно если те были вынесены в связанные файлы, а не лежали прямо в основном README.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru