Фишинговые атаки в 2025 году сократились еще на 20% после такого же снижения годом ранее, но расслабляться тут не на чем: сами письма и сценарии стали точнее, дороже для жертв и заметно ближе к реальным бизнес-процессам. Для русскоязычной IT-аудитории это плохая новость в знакомой упаковке: массовый спам уходит на второй план, а на его место приходит фишинг, который бьет не по всем подряд, а по тем, у кого есть деньги, доступы и шанс быстро ошибиться.
Об этом сообщает Dark Reading со ссылкой на годовой отчет Zscaler по фишингу за 2026 год. Исследователи предлагают не считать падение объема признаком ослабления угрозы. Их трактовка жестче: рынок не сдулся, а «перебалансировался». Проще говоря, злоумышленники стали меньше стрелять по площадям и чаще собирать кампании под конкретную цель, где конверсия выше, а стоимость одной удачной атаки окупает лишние часы подготовки.
Парадокс в том, что широкое распространение генеративного ИИ сначала как будто должно было разогнать именно количество атак. Большие языковые модели упростили написание грамотных писем, в том числе для тех, кто раньше спотыкался о язык или стиль. Фишинговые наборы получили ИИ-компоненты для генерации поддельной визуальной атрибутики, а автоматизация кампаний стала доступнее. Zscaler действительно зафиксировала всплеск: в год после выхода ChatGPT активность выросла на 58%. Но затем кривая пошла вниз: после рекордного уровня объем фишинга снизился на 20% в 2024 году и еще на 20% в 2025-м.
Старший директор по threat intelligence в Zscaler Бретт Стоун-Гросс объясняет это не тем, что ИИ якобы «не сработал», а более прагматичным сдвигом в модели атак. По его словам, злоумышленники стали избирательнее: целевые операции требуют больше усилий и ресурсов, зато дают лучшую отдачу. В качестве аналогии он приводит эволюцию ransomware. Если раньше вымогатели часто охотились за тысячами мелких платежей от случайных жертв, то теперь логика другая: меньше инцидентов, больше ставка на компании и многомиллионные выплаты. Для фишинга это означает то же самое. Атак меньше, но каждая из них чаще встроена в реальный контекст: счет, доступ, подрядчик, облачный сервис, цепочка согласования, сообщение от руководителя.
Меньше писем, больше ущерба
Цифры из отчета ФБР, на которые ссылается Dark Reading, хорошо показывают этот сдвиг. В 2024 и 2025 годах бюро получило одинаковое число жалоб на фишинг, но совокупный ущерб за это время вырос втрое: с 70 млн до 215 млн долларов. Для сравнения, в 2023 году жалоб было на 50% больше, чем в 2024-м и 2025-м, а потери составили лишь 18 млн долларов. Иными словами, линейная логика «больше атак — больше риск» больше не работает. С точки зрения бизнеса гораздо важнее не вал писем, а качество легенды, степень персонализации и то, насколько удачно атака попадает в слабое место процесса.
Это особенно важно для разработчиков, продактов и IT-руководителей, потому что современный фишинг все реже ограничивается почтовым ящиком как таковым. Он живет рядом с облачной инфраструктурой, SSO, внутренними порталами, подрядчиками и повседневной перепиской. Если у компании в порядке SPF, DKIM и SEG, это уже не гарантия спокойствия. Атака может прийти через легитимный сервис, маскироваться под рабочий процесс и опираться не на грубую подделку, а на правдоподобный сценарий, который сотрудник видит десятый раз за неделю. На этом фоне традиционное обучение в духе «не открывайте странные вложения» выглядит полезным, но явно недостаточным.
По отраслям картина тоже неровная. В 2025 году число фишинговых атак в секторе услуг выросло на 66%, на государственные организации — на 50%. Образование, напротив, показало спад на 66%. По странам динамика тоже различается: в Канаде активность просела на 64%, в Испании на 53%, примерно на треть — в Австралии, Германии, Индии и Великобритании. В США снижение оказалось куда скромнее, всего 13%. Это не просто набор любопытных цифр. Он показывает, что злоумышленники переоценивают привлекательность вертикалей и регионов так же, как это делают нормальные SaaS-команды при выборе рынка: где выше шанс на платеж, слабее процесс контроля и больше полезных учетных записей.
Почему мошенники идут в облако
Еще один важный сдвиг касается инфраструктуры. Фишинговые операторы заметно меняют хостинг-площадки: активность на бразильском хостинге выросла на 2522%, а в Гонконге, наоборот, рухнула на 90%. Но на глобальном уровне особенно выделяется другое: злоумышленники все чаще используют облачные сервисы, причем заметную долю занимает AWS. По данным Zscaler, 76% IP-адресов атакующих, которые взаимодействовали с decoy-инфраструктурой компании, находились в адресном пространстве Amazon Web Services. У такого выбора вполне земные причины: дешево, быстро поднимается, хорошая связность, меньше рисков с даунтаймом. И, что особенно неприятно для защитников, крупный корпоративный трафик на AWS никто по умолчанию блокировать не будет.
Стоун-Гросс прямо говорит и о другой проблеме: злоупотребления на популярных облаках могут банально теряться в масштабе. Если вредоносная активность смешана с легитимным shared hosting, грубая IP-блокировка легко ломает нормальные сервисы и дает массу ложных срабатываний. Поэтому старые подходы, где сеть защищали списками «плохих адресов», работают все хуже. Для компаний это неприятный, но полезный сигнал: защита должна опираться на более точные индикаторы, контекст сессии, поведенческую аналитику и проверку самой цепочки действий пользователя, а не только на репутацию IP.
На практике это означает довольно приземленные вещи. Бизнесу придется внимательнее смотреть не только на почту, но и на то, как устроены подтверждения платежей, сбросы доступа, вход в облачные консоли и коммуникация с подрядчиками. Разработчикам и DevOps-командам — проверять, какие внутренние панели и админки внешне похожи на типовые SaaS-формы и насколько легко их имитировать. Продуктовым командам — думать, не создает ли UX сам удобный коридор для социальной инженерии, когда пользователь привыкает автоматически подтверждать запросы и переходы. А службам безопасности — перестраивать метрики: считать не только объем заблокированного мусора, но и вероятность дорогостоящего попадания в конкретный процесс.
Главный вывод здесь довольно неприятный: ИИ не обязательно делает фишинг массовее, но уже делает его взрослее. Если два года назад рынок ждал лавину шаблонных писем, то теперь получает более экономную и более злую модель, где каждая атака должна сработать. В этом смысле снижение объема выглядит не признаком улучшения, а признаком отбора: шум уходит, а остаются операции, которые лучше встроены в инфраструктуру облаков, корпоративную рутину и человеческую усталость. Подробности разбора и цифры приводит .