В сравнении с прошлым годом объем российских утечек увеличился в 5 раз
Акция от Infosecurity! Обучайте сотрудников с выгодойПодключайте сервис TRAINING CENTER. Организацию и контроль обучения берем на себя:
• Разработаем индивидуальные шаблоны учебного фишинга.
• Сформируем учебные группы и проведем учебные фишинговые атаки.
• Проконтролируем процесс и определим результаты.

При заключении договора сроком на 1 год и более – сопровождение бесплатно.
Набор и стоимость услуг зависят от количества пользователей, и размер скидки уточняйте у менеджера.

→ Оставить заявку
Реклама. Рекламодатель ООО «ИС», ИНН 7705540400, 18+

В сравнении с прошлым годом объем российских утечек увеличился в 5 раз

В сравнении с прошлым годом объем российских утечек увеличился в 5 раз

По оценке DLBI, в I квартале 2024 года объем утечек данных в России в пять раз превысил показатель годовой давности. Суммарно скомпрометировано 121 млн номеров телефона и 38 млн адресов имейл (в I квартале 2023 — 11 млн и 23 млн соответственно).

Количество утечек при этом даже уменьшилось (57 против 60). Статистика составлена по результатам анализа данных, опубликованных в интернете, даркнете и телеграм-каналах.

Более 70% данных утекло из финансовых организаций (96 млн телефонов клиентов и 20 млн имейл-адресов). На втором месте по величине потерь оказались ecommerce-предприятия (14,5 млн телефонов и 11,5 млн имейл).

Год назад этот антирейтинг возглавляли медучреждения и аптеки с общей долей почти 50%, а также информационные и развлекательные сайты.

Примечательно, что взломам чаще всего подвергались компании-подрядчики (ИТ и маркетинг). В результате от утечки страдали не только они сами, но и клиентура заказчиков.

Так, успешная атака на неназванного разработчика финансового софта повлекла утечку большого количества данных клиентов микрофинансовых организаций. В результате взлома систем управления рассылками было зафиксировано 12 утечек; злоумышленникам удалось суммарно украсть более 5,5 млн телефонных номеров и 5 млн имейл.

«Недостаточный уровень информационной безопасности у аутсорсеров — известная проблема, и, как видим, сегодня она начинает доминировать в качестве источника утечек, — отметил эксперт Ашот Оганесян. — Эта проблема заложена в саму бизнес-модель аутсорсинга. Невозможно предлагать сверхнизкие цены на свои услуги и одновременно инвестировать в безопасность данных. Именно по этой причине весьма вероятно, что массовые утечки у аутсорсинговых компаний будут продолжаться».

Прокомментировать статистику DLBI пожелал также руководитель группы защиты инфраструктурных ИТ-решений «Газинформсервиса» Сергей Полунин:

«Статистика означает, что недостаточно эффективно работают меры по повышению грамотности в сфере ИБ в организациях; компании все еще не готовы вкладываться в решения, которые позволят минимизировать утечки, такие как DLP-решения или защищенные СУБД, и последствиями в виде штрафов по-прежнему продолжают пренебрегать».

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

Мошенников, освоивших ИИ, выдают артефакты на фейковых сайтах

Проведенное в «Лаборатории Касперского» исследование показало, что поддельные сайты, созданные с помощью ИИ, могут содержать следы использования таких онлайн-сервисов, которые мошенники поленились или забыли вычистить.

Рост доступности больших языковых моделей (БЯМ, LLM) способствует, в числе прочего, увеличению количества злоупотреблений.

Использование инструментов на их основе позволяет поставить генерацию контента, в том числе вредоносного, на поток, однако ИИ-помощников нельзя оставлять без присмотра, о чем не знают или забывают обманщики.

В ходе анализа на фишинговых и скамерских сайтах эксперты обнаружили такие артефакты, как ответы чат-ботов, в которых сработала встроенная защита; лексикон, характерный для известных LLM; служебные пометки со ссылкой на ИИ-сервис.

Так, из-за больших масштабов автоматизации или кривых рук на созданных ИИ страницах зачастую можно встретить извинения чат-бота, которому этикет не позволяет выполнить запрос. Взамен он предлагает «сделать что-то похожее», и это тоже попадает в паблик.

 

В данном примере присутствуют и другие свидетельства фейка — диакритический знак в слове «Login» и буква «ɱ» вместо «m» в заголовке (замена по методу тайпсквоттинга).

Использование LLM, по словам экспертов, могут также выдать характерные слова и фразы. Чат-боты OpenAI, например, часто употребляют delve («штудировать»), а конструкции вроде in the ever-evolving / ever-changing world / landscape («в изменчивом /развивающемся мире / ландшафте») использует множество нейросетей.

Предательский отказ ассистента подчиниться и другие маркеры изредка встречаются также в мегатегах поддельных сайтов. В примере ниже исследователи обнаружили еще один признак мошенничества — имя «bolygon» в URL имитации легитимного Polygon.

 

«Злоумышленники активно изучают возможности применения больших языковых моделей в разных сценариях автоматизации, но, как видно, иногда допускают ошибки, которые их выдают, — отметил руководитель группы исследований и ML-разработок в Kaspersky Владислав Тушканов. — Однако подход, основанный на определении поддельной страницы по наличию тех или иных “говорящих слов”, ненадёжен. Поэтому пользователям нужно обращать внимание на подозрительные признаки, например логические ошибки и опечатки на странице. Важно убедиться, что адрес сайта совпадает с официальным».

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru