ИТ-эксперты говорят об обнаружении SQL-инъекций нового типа

ИТ-эксперты говорят об обнаружении SQL-инъекций нового типа

ИТ-компания Armorize сообщает об обнаружении нового типа атак типа SQL-инъекции, совершаемых на ряд работающих в интернете веб-сайтов. Эксперты этой компании говорят, что массовые случаи компрометации веб-сайтов при помощи SQL-инъекций давно стали головной болью для владельцев сайтов и хостинг-операторов, однако новые образцы SQL-инъекций сложнее обнаружить и предотвратить.



 Armorize говорит, что новая форма SQL-инъекций использует простую форму файлообменных сетей для проникновения к скомпрометированную сеть и проникновения во взломанные серверы. Исторически массовые веб-атаки проводились довольно просто: код писался на SQL и передавался в виде запроса на СУБД, обслуживающую данные сайта. Когда SQL использовала ту или иную уязвимость в общем приложении, то компрометировались тысячи сайтов почти одновременно, передает cybersecurity.

В последнем случае атаки, хакеры не используют единый образец скрипта, который отсылает пользователя на нужный хакеру сайт или передает ему злонамеренный код, а создает динамический скрипт, который перенаправляет пользователя на ранее скомпрометированный сервер. Данный трюк необходим, чтобы злоумышленников было труднее обнаружить, а их проекты внести в черные списки.

Вейн Хуанг, технический директор Armorize, говорит, что им удалось обнаружить замкнутую цепь взломанных проектов, указывающих друг на друга, точнее на вредоносное ПО, размещенное на взломанных серверах. "Технически, так в черный список можно внести кого угодно, так как здесь кто угодно может быть редиректором", - говорит Хуанг.

В Armorize говорят, что обнаружили около 700 сайтов, которые были взломаны таким способом и указывали друг на друга, причем в черный список Google были внесены не более 20% от взломанных сайтов. Всего же в результате подобных атак были обнаружены около 20 000 взломанных сайтов.

В заключении говорится, что имеющиеся сейчас в распоряжении экспертов образцы кода не используют какую-либо техническую уязвимость в одной из популярных СУБД, они опираются на проблемы в прикладных приложениях и неверном конфигурировании серверов.

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