Завершен скандальный исследовательский проект в Интернете

Завершен скандальный исследовательский проект в Интернете

Эксперт в области информационной безопасности, пожелавший остаться неизвестным, предоставил на суд общественности результаты одного из наиболее скандальных и противоречивых исследовательских проектов в истории глобальной сети. Исследователь сообщает, что ему удалось сформировать «ботнет» из 420 000 незащищенных устройств и использовать его ресурсы для создания карты Интернета.

В отчете под названием «Internet Census 2012» автор рассказывает, что амбициозная мысль возникла у него во время экспериментов со скриптовым движком Nmap Scripting Engine. Этот инструмент позволил обнаружить в сети большое количество незащищенных устройств IPv4, для доступа к которым достаточно было указать имя пользователя и пароль, заданный по умолчанию (типа «admin/admin» или «root/root»).

«Мне пришло в голову, что указанные устройства можно использовать для создания масштабного ботнета, и теперь мне не придется до конца жизни строить предположения о жизнеспособности этой идеи, – сообщает организатор исследования. – Я мог управлять сотнями тысяч устройств одним нажатием на кнопку мыши, осуществлять сканирование портов и создавать карту Интернета с использованием методик, которые ранее не применялись никем», передает soft.mail.ru.

Универсальным «ключом» к глобальной сети стало небольшое приложение на языке C, размером около 60 килобайт. Этот файл использовался для сканирования внешних IP-адресов сетевых устройств и попыток подключения к ним по протоколу telnet с указанием «заводских» логина и пароля. «Червь» также был наделен способностью к автоматическому копированию на скомпрометированные устройства.

420 000 уязвимых устройств, обнаруженных за короткий период времени, были включены в состав ботнета Carna. Причем речь идет лишь об оборудовании, располагающем достаточным количеством ресурсов для записи исполняемого файла. Если принимать во внимание менее мощные устройства, эту цифру можно свободно умножать на четыре. Большинство уязвимых систем оказались домашними роутерами или ТВ-приставками, однако, в списке также можно обнаружить оборудование от Cisco и Juniper, системы на базе архитектуры x86, промышленные системы контроля и системы безопасности, отвечающие за управление физическим доступом.

«В то время, когда все говорят о высококачественных эксплойтах и современном оружии для войн в киберпространстве, простая комбинация из четырех логинов и паролей, установленных по умолчанию, позволяет получить доступ к сотням тысяч потребительских, а также к десяткам тысяч промышленных устройств по всему миру» – заявляет автор проекта.

За последующие несколько месяцев хакерская сеть успешно просканировала все адресное пространство IPv4, а результаты сканирования (внушительная база данных весом более 9 терабайт) были выложены автором в открытый доступ. В базе можно найти исчерпывающую информацию об отправленных запросах и полученных откликов, количестве реально используемых адресов IPv4, миллионы записей Traceroute и другую информацию, которая может представлять интерес для специалистов

Исследователь подчеркивает, что его действия не причинили обитателям глобальной сети никакого ущерба. Код запускался на удаленной системе с минимальным приоритетом и практически не оказывал влияния на работу устройства. Более того, ботнет-клиент комплектовался текстовым файлом с описанием целей проекта и адресом электронной почты, по которому «жертвы», обнаружившие вредоносное приложение, могли связаться с автором.

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