"Лук больше не торт!" - заявили французы

"Лук больше не торт!" - заявили французы

По информации портала thehackernews.com исследователи из ESIEA, французской высшей инженерной школы, обнаружили и воспользовались несколькими существенными уязвимостями в анонимной сети TOR, предоставляющей передачу данных в зашифрованном виде. Они произвели инвентаризацию сети и обнаружили 6 000 компьютеров, IP адреса многих из которых были общедоступны. Исследователи продемонстрировали, что существует возможность взять под контроль сеть и прочитать все сообщения, которые циркулируют по ней.

Но в сети также имеются и скрытые узлы, так называемые Tor Bridges, которые обеспечивают функционирование системы в некоторых случаях. Исследователи разработали скрипт, который идентифицировал и такие узлы в количестве 181. «Сейчас мы располагаем всеобъемлющей картиной топографии сети TOR» - сказал Eric Filiol.

Характер атаки подразумевает создание вируса и использование его для инфицирования подобных уязвимых систем в лабораторных условиях; в результате дешифрованный трафик вновь проходит через систему посредством неизвестных, неописанных процедур. В конце концов полезный трафик переадресовывается на зараженные узлы при помощи провокации отказа в обслуживании (DoS) на чистых узлах системы.

Исследователи продемонстрировали, что уязвимыми являются одна треть узлов, «этого достаточно, чтобы во всех случаях мы могли легко инфицировать и получить системные привилегии», говорит руководитель. Затем исследователи клонируют часть сети для того, чтобы не контактировать с реальной сетью, и создают вирус, с помощью которого они были бы способны обрести контроль над узлом. «Это позволяет нам устанавливать ключи шифрования и таблицы инициализации криптографических алгоритмов и таким образом обойти два уровня шифрования из трех существующих», - говорит Eric Filiol. Оставшийся слой потом может быть расшифрован посредством грубого метода атаки под названием "to clear unknown", основанном на статистическом анализе.

Для ведения коммуникаций с инфицированными узлами исследователи делают недоступными все другие узлы. Для того, чтобы осуществить это, они применяют двойную атаку: локализованная перегрузка, которая включает отправку большого числа запросов TOR на здоровые узлы, и зацикливание пакетов, которое будет завязывать узлы TOR в замкнутую цепь для затопления их паразитным трафиком. В результате протокол TOR будет естественным образом направлять запросы на свободные (но инфицированные) машины, что и требовалось для успеха операции.

Как бы то ни было, если это на самом деле осуществимо, подробная информация может быть предоставлена на конференции Hackers to Hackers в Сан-Пауло 29-30 октября 2011 года. Больше не следует доверять TOR'у обеспечение анонимности и безопасности, и теперь это не более чем дополнительный уровень для "заметания следов". Подобно любой другой darknet-сети TOR стал всего лишь "подкреплением" к шифрованию и аутентификации на уровне приложений.

thehackernews.com исследователи из ESIEA, французской высшей инженерной школы, обнаружили и воспользовались несколькими существенными уязвимостями в анонимной сети TOR, предоставляющей передачу данных в зашифрованном виде. Они произвели инвентаризацию сети и обнаружили 6 000 компьютеров, IP адреса многих из которых были общедоступны. Исследователи продемонстрировали, что существует возможность взять под контроль сеть и прочитать все сообщения, которые циркулируют по ней." />

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