Финитоги Positive Technologies за 2023: NIC ₽8,7 млрд, отгрузки ₽25,5 млрд
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+

Финитоги Positive Technologies за 2023: NIC ₽8,7 млрд, отгрузки ₽25,5 млрд

Финитоги Positive Technologies за 2023: NIC ₽8,7 млрд, отгрузки ₽25,5 млрд

Компания Positive Technologies представила аудированную финансовую отчетность по МСФО за 2023 год. Итоговые показатели даже несколько превысили ожидания: чистая прибыль (NIC) — 8,7 млрд руб., объем отгрузок — 25,5 млрд рублей.

Предварительные управленческие данные (неаудированная отчетность) были опубликованы месяц назад. По расчетам, NIC должен был составить 8,5 млрд руб., объем оплаченных (до 31 марта 2024) отгрузок — 25,3 млрд рублей.

В итоге оба основных показателя продемонстрировали рост на 76%. Валовая прибыль отгрузок (без НДС, бонусов партнерам по программе PT Financial Services и других прямых расходов) увеличилась на 72%, до 23,7 млрд руб. (95% общего объема отгрузок). Продажи услуг ИБ и расширенной техподдержки возросли более чем в два раза, до 3,3 млрд рублей.

ИБ-компания также поделилась своими успехами на фондовом рынке. Объем акций в свободном обращении в 2023 году увеличился до 19,5%, число акционеров возросло в два раза (до 205 тыс.), среднегодовой объем торгов — в пять раз.

Капитализация за год увеличилась на 59%, до 133 млрд руб., а сейчас приближается к 185 млрд: за I квартал 2024 года цены на акции PT повысились на 40%. За все время торгов на Мосбирже (с декабря 2021 года) рыночная стоимость акций компании возросла в четыре раза.

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