Отчет Zscaler: ИИ придает киберпреступности смертоносную точность

Основные новости

• Качество важнее количества: объем фишинга снижается второй год подряд на 20%, так как злоумышленники переходят на высокоточные, ускоренные с помощью ИИ приманки.
• Рост в секторе услуг: количество целевых атак на сектор услуг подскочило на 65,5%, поскольку злоумышленники используют рабочие процессы, основанные на доверии, такие как выставление счетов и продление подписок.
• Слепая зона шифрования: 95,2% попыток фишинга теперь скрываются в зашифрованном трафике, обходя устаревшие системы безопасности, в которых отсутствует глубокая инспекция TLS.
• Оружие «текст-в-сайт»: ThreatLabz выявила более 413 000 случаев фишинга, созданного с помощью ИИ, что доказывает, насколько легко злоумышленники могут создавать качественные вредоносные сайты.
• Угроза MFA: сложные наборы инструментов, такие как «BlackForce», используются для перехвата активных сессий и обхода многофакторной аутентификации в режиме реального времени.
• Разоблачение разведки: телеметрия обманных технологий зафиксировала 89,9 миллиона враждебных взаимодействий с 1,37 миллиона уникальных IP-адресов злоумышленников за шесть месяцев, что свидетельствует о масштабном сканировании и проверке учетных данных перед компрометацией.

Компания Zscaler, Inc. (NASDAQ: ZS), платформа кибербезопасности для эпохи ИИ, сегодня объявила о выпуске отчета Zscaler ThreatLabz 2026 Phishing and Initial Access Report. Основанное на комплексной телеметрии крупнейшего в мире облака безопасности, охватывающей фишинговую активность, зашифрованные сессии и взаимодействия с приманками, исследование выявляет фундаментальный сдвиг в экономике киберпреступности: хотя общий объем фишинга снижается второй год подряд (на 20% в годовом исчислении), эффективность и изощренность атак резко возросли.

Злоумышленники все чаще используют инструменты «текст-в-сайт» на базе ИИ и наборы для перехвата сессий в реальном времени, чтобы обойти многофакторную аутентификацию (MFA). Важно отметить, что злоумышленники активно маскируют эти сложные кампании: 95,2% попыток фишинга теперь скрываются в зашифрованном трафике, чтобы обойти устаревшие системы безопасности. Кроме того, недавно представленная телеметрия обманных технологий, зафиксировавшая почти 90 миллионов враждебных взаимодействий, показывает, что злоумышленники агрессивно сканируют и зондируют корпоративные идентификационные данные и платформы для совместной работы задолго до того, как произойдет первоначальная компрометация.

«Мы наблюдаем стратегическую перекалибровку подхода злоумышленников к получению первоначального доступа», — сказал Дипен Десаи, директор по безопасности Zscaler. «Снижение общего объема фишинга — это не признак отступления, а признак эволюции. Злоумышленники меняют количество на качество, используя генеративный ИИ для устранения традиционных «признаков», таких как плохая грамматика и шаблонные приманки. Поскольку 95% фишинга теперь скрывается в зашифрованном трафике, организации больше не могут позволить себе оставлять TLS-трафик без проверки. Архитектура Zero Trust — единственный способ разорвать цепочку атаки, от обнаружения до эксфильтрации данных».

Как злоумышленники используют генеративный ИИ для высокоточной первоначальной компрометации: в отчете подчеркивается, как ИИ стал основным двигателем современных вторжений. ThreatLabz выявила 413 524 случая создания сайтов с помощью ИИ, причем почти 10% из них были помечены как явно вредоносные. Такие инструменты, как Manus AI, Blackbox AI и Lovable AI, используются для создания качественных, соответствующих бренду фишинговых порталов за считанные минуты — задачи, которые раньше требовали дней ручной разработки.

Эти приманки, созданные с помощью ИИ, особенно эффективны при имитации доверенных рабочих процессов. Сектор услуг принял на себя основной удар этого сдвига, испытав рост атак на 65,5% в годовом исчислении, поскольку злоумышленники использовали взаимодействия, основанные на доверии, такие как выставление счетов, адаптация новых сотрудников и продление поддержки.

Дополнительные выводы отчета за 2026 год включают:

• Глобальный ландшафт: США остаются главной целью для фишинговых атак по электронной почте; в Бразилии наблюдался рост фишингового хостинга на 2 522%, что сделало ее одной из пяти стран-источников атак в мире.
• Разбивка по отраслям: производство и правительственные организации остаются основными целями для фишинговых атак по электронной почте, при этом количество атак на правительственные структуры выросло на 50%, поскольку злоумышленники охотятся за ценной разведывательной информацией.
• Тенденции сбора учетных данных: Microsoft и Google являются наиболее имитируемыми брендами для фишинговых атак, что демонстрирует постоянное внимание к компрометации корпоративных систем идентификации.
• Уклонение от обнаружения: шифрование стало стандартом для киберпреступников, при этом 87% вредоносной активности доставляется через HTTPS.
• Враждебная активность сканирования: злоумышленники используют легитимную облачную инфраструктуру для разведки, применяя более 121 000 уникальных IP-адресов, размещенных в публичных облаках, для зондирования сред.

Технология обмана разоблачает намерения злоумышленников: телеметрия Zscaler от глобальных приманок зафиксировала почти 90 миллионов враждебных взаимодействий с 1,37 миллиона уникальных IP-адресов злоумышленников. Эти данные подтверждают, что злоумышленники агрессивно зондируют платформы для совместной работы и идентификации, чтобы найти слабые места и проверить предположения о том, какие средства защиты сработают.

Смягчение пути к компрометации: чтобы противостоять этим развивающимся угрозам, платформа Zscaler Zero Trust Exchange™ предоставляет платформу безопасности на базе ИИ, построенную на принципах Zero Trust, которая:

• Минимизирует обнаружение поверхности атаки: снижает уровень воздействия, скрывая приложения за облачным прокси-сервером, и использует технологию обмана для выявления попыток разведки через сканирование, зондирование и попытки проверки учетных данных на ранней стадии.
• Помогает исключить первоначальную компрометацию: блокирует фишинг с использованием ИИ и атаки на основе сессий с помощью встроенной инспекции на базе ИИ, включая полную инспекцию TLS/SSL, для выявления угроз, скрывающихся в зашифрованном трафике.
• Останавливает боковое перемещение: напрямую подключает пользователей к приложениям и обеспечивает контроль доступа Zero Trust, чтобы предотвратить перемещение злоумышленников от одной точки входа к более широким средам.
• Предотвращает потерю данных: снижает последствия взлома с помощью защиты данных на базе ИИ для идентификации конфиденциальных данных в движении и предотвращения несанкционированного обмена или эксфильтрации.

Для более глубокого изучения выводов и лучших практик по обеспечению безопасности вашей организации загрузите полный отчет Zscaler ThreatLabz 2026 Phishing and Initial Access Report по адресу https://www.zscaler.com/campaign/threatlabz-phishing-initial-access-report

Методология: ThreatLabz проанализировала более 500 триллионов ежедневных сигналов от Zscaler Zero Trust Exchange, блокируя более 9 миллиардов угроз ежедневно. Отчет основан на данных, собранных с января по декабрь 2025 года, дополненных телеметрией обманных технологий, наблюдаемой в период с октября 2025 года по март 2026 года.