Представлена централизованная база для проверки подлинности SSL-сертификатов

Представлена база для проверки подлинности SSL-сертификатов

Исследователи безопасности из университета Беркли объявили о создании некоммерческого сообщества ICSI Certificate Notary, которое будет поддерживать единую базу с информацией о валидности SSL-сертификатов.

Созданный сервис проверки сертификатов является попыткой решения ключевой архитектурной проблемы процесса сертификации - при компрометации одного из сотен центров сертификации, рушится вся цепочка доверия (злоумышленники могут сгенерировать сертификат длялюбого сайта, который будет воспринят всей системой как корректный). ICSI Certificate Notary позволяет выявлять такие обманные сертификаты на ранней стадии их появления, пишет opennet.ru.

На основе проведённой в течение года автоматизированной проверки, охватившей статистику по примерно 7.6 миллиардов SSL-соединений от 220 тысяч пользователей, собраны данные об около 500 тысячах сертификатов, используемых web-сайтами в сети. Данные накоплены с использованием нескольких независимых партнёрских систем, работающих в разных частях света. Информация обновляется в непрерывном цикле, что позволяет оперативно отследить факты компрометации сертификатов. Таким образом, используя ICSI Certificate Notary любой пользователь может убедиться, что сертификат, задействованный для создания SSL-соединения с заданным сайтом, выдан данному сайту, а не внедрён клиенту злоумышленниками для организации перехвата трафика.

Доступ к сервису организован в форме DNSBL. Проверка репутации сертификата осуществляется через отправку DNS-запроса в форме "хэш.notary.icsi.berkeley.edu", где хэш - SHA1-хэш от сертификата, валидность которого требуется проверить. В ответ будет возвращена TXT-запись с информацией о валидности сертификата, а также времени первой и последней проверки (например, "version=1 first_seen=15387 last_seen=15646 times_seen=260 validated=1"). Проверка сертификатов организована с задействованием поддерживаемого проектом Mozilla хранилища данных о корневых сертификатах. Интересно, что серверная часть организована с использованием оптимизированного для отдачи DNSBL зон DNS-сервера rbldnsd, созданного нашим соотечественником Михаилом Токаревым.

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