Грамматические ошибки повышают надежность паролей

Грамматические ошибки повышают надежность паролей

Группа ученых из американского университета Карнеги-Меллон предлагает обитателям глобальной сети простой и эффективный способ защиты персональных учетных записей от взлома. При выборе пароля, предназначенного для входа на различные сайты, исследователи рекомендуют использовать слова и фразы, написанные с ошибками.

Многим интернет-пользователям известно, что дата собственного дня рождения, кличка домашнего любимца или название родного города являются классическими образцами небезопасного пароля. Однако, большинство владельцев компьютеров уверены в том, что надежность пароля напрямую зависит от количества символов. Специальный алгоритм, разработанный учеными в демонстрационных целях, без труда опровергает это распространенное заблуждение, передает soft.mail.ru.

«Самые хитроумные пользователи пытаются решить проблему путем увеличения длины пароля. Однако им также необходимо сделать кодовое слово легко запоминающимся. Так на свет появляются сложные конструкции, состоящие из нескольких слов или фраз, такие как «длинныйиоченьнадежныйпароль. – объясняет руководитель исследовательской группы Ашвини Рао (Ashwini Rao), – Однако для нашего алгоритма такие пароли не являются серьезной преградой, также как и другие осмысленные сочетания символов, например, почтовый адрес, адрес электронной почты или URL».

В отличие от стандартных атак «brute force», которые заключаются в подстановке отдельных слов из словаря, новая методика позволяет испытывать пароли на прочность путем перебора различных сочетаний слов. Ашвини Рао утверждает, что во время проводимых испытаний алгоритм смог без труда подобрать 10% длинных паролей, представляющих собой осмысленную фразу.

А учитывая стремительно растущие вычислительные мощности современных систем, на решение этой задачи уходит все меньше и меньше времени. Не самый дорогой компьютер, стоимостью в 3000 долларов, способен осуществлять перебор паролей со скоростью до 33 миллиардов вариантов в секунду.

Зато такой простой способ, как намеренное искажение известных слов срабатывает «на ура». Таким образом, грамматические ошибки, намеренно допущенные пользователем, способны существенно снизить эффективность атак, проводимых с применением «грубой силы».

Ученые готовы поделиться своими наблюдениями и продемонстрировать работу алгоритма на конференции «Conference on Data and Application Security and Privacy», которая состоится в городе Сан-Антонио в следующем месяце.

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