Este relatório analisa as tendências recentes no uso de aplicativos GenAI, violações de políticas de dados e distribuição de malware em organizações australianas, destacando os desafios significativos impostos pelo cenário de segurança cibernética em evolução à medida que a IA generativa se torna mais incorporada às operações diárias e a adoção de aplicativos em nuvem aumenta.
Uso do GenAI: a adoção da IA na Austrália continua a crescer, com ChatGPT, Gemini e Copilot liderando o uso. O uso de contas pessoais aumentou no final do ano passado, mas agora está caindo à medida que as organizações migram para plataformas mais seguras e aprovadas. As políticas de DLP estão aumentando para reduzir vazamentos de dados, especialmente para código-fonte e propriedade intelectual.
IA agente e aplicativos personalizados: as organizações estão adotando configurações GenAI que priorizam a privacidade, usando Azure OpenAI, Bedrock e ferramentas locais, como o Ollama. Agentes e interfaces personalizados estão ganhando força, oferecendo melhor controle e flexibilidade sobre o tratamento de dados, mas introduzindo novos riscos de inteligência artificial oculta.
Ameaças de phishing: as campanhas de phishing estão evoluindo, muitas vezes imitando serviços de nuvem confiáveis. O Google e a Microsoft continuam sendo os principais alvos, com plataformas de jogos também comumente abusadas. Os atacantes estão atrás de credenciais, tokens e concessões de acesso. Em média, 121 em cada 10.000 usuários clicam em links de phishing a cada mês, destacando a eficácia contínua desses ataques, apesar dos esforços de conscientização.
Entrega de malware: os invasores abusam de plataformas confiáveis, como GitHub, OneDrive e S3, para hospedar malware, porque é mais provável que os usuários baixem de fontes conhecidas. Em média, 22 em cada 10.000 usuários encontram conteúdo malicioso a cada mês.
Risco de aplicativos pessoais na nuvem: aplicativos pessoais como LinkedIn, OneDrive e Google Drive são muito usados e bloqueados. A maioria das violações da política de dados envolve dados regulamentados ou propriedade intelectual, levando as organizações a restringir o uso pessoal arriscado.