Французская система "трёх ударов" оказалась насквозь дырявой

Французская система "трёх ударов" оказалась насквозь дырявой

 Эксперт по компьютерной безопасности Оливье Лорелли (Olivier Laurelli) обнаружил сервер, играющий ключевую роль в сборе информации о французских файлообменщиках для последующего применения к ним так называемой "системы трёх ударов". Оказалось, что данный сервер абсолютно никак не защищён от проникновения извне.



Сбор французских IP-адресов, участвующих в незаконном обмене защищёнными копирайтом материалами в P2P-сетях, был доверен частной компании Trident Media Guard (TMG). И, похоже, совершенно напрасно, поскольку эта фирма не озаботилась даже малейшей защитой собираемой ею информации, сообщает Вебпланета.

В частности, Лорелли сумел обнаружить на этом сервере массу python-скриптов, относящихся к системе сбора IP-адресов; некий пароль, прописанный в конфигурационном файле (в открытом виде); хэши торрент-файлов, за которыми ведётся наблюдение; IP-адреса локальной сети TMG; списки IP-адресов файлообменщиков и многое другое. Выяснилось также, как функционирует данная система: сервер (точнее, виртуальная машина) попросту сам участвует в файлообмене и фиксирует все подключающиеся к нему пиры.

По словам Лорелли, на сервере начисто отстутствует .htaccess, который бы задавал параметры доступа к каталогам. Нет даже хотя бы индексных файлов, которые бы скрывали содержимое этих каталогов.

"Здравый смысл подсказывает, что следует приостановить работу системы и немедленно провести аудит. Истинная проблема не в TNG, а в персональных данных пользователей, которыми оперирует эта компания", — говорит Лорелли.

Издание Numerama, в распоряжении которого оказалась копия данных с означенного сервера TMG по состоянию на 14 мая, уточняет, что большая часть отлавливающихся системой IP-адресов файлообменщиков не является французскими. Всего в архиве, который получила Numerama, находится более 5 тысяч файлов.

Как сообщает издание, связавшееся с исполнителями пресловутого закона HADOPI, те якобы отнеслись к данному инциденту со всей серьёзностью. Однако имеет ли смысл относиться со всей серьёзностью к этому заявлению — вопрос отдельный. Например, на обвешанном флешками сайте TMG мы вычитали, что "репутация и услуги TMG базируются", помимо всего прочего, на такой ценности как конфиденциальность.



97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru