АНБ США подключалось к точкам обмена трафиком в интернете

АНБ США подключалось к точкам обмена трафиком в интернете

Немецкое издание Der Spiegel сегодня сообщает о том, что британская разведслужба GCHQ (Government Communications Headquarters) буквально охотилась за специалистами компаний, управляющих точками обмена трафика в Европе. Согласно публикации, разведчики применяли технику Quantum Insert для атаки технических специалистов двух GRX-компаний (Global Roaming Exchange).

Der Spiegel сообщает, что подобные данные издание получило от Эдварда Сноудена, который утверждает, что как в США, так и в Великобритании разведчики активно работали в направлении компаний, управляющих точками обмена интернет-трафиком, также известными как GRX или IX (Internet Exchange). На сегодня в мире насчитывается около двух десятков GRX-компаний, которые отвечают за сетевой пиринг и маршрутизацию, пишет cybersecurity.ru.

В статье говорится, что британские разведчики, дабы заполучить доступ к данным обменников трафика были вынуждены пойти на открытое нарушение закона и интернет-мошенничество, создав фишинговый сайт LinkedIn, а также западный популярный техно-блог Slashdot. Сообщается, что в данном случае разведчиков, прежде всего, интересовали данные руководства GRX, через которых те надеялись получать данные международной организации ОПЕК (Organization of Petroleum Exporting Countries).

Также в статье говорится, что данные действия также могут быть связаны со взломом бельгийского магистрального оператора Belgacom, который является одним из крупнейших ретрансляторов трафика из Африки.

Der Spiegel приводит также краткое интервью с американским сенатором-республиканцем Джоном Маккейном, в котором спрашивает его о шпионаже АНБ в адрес Германии. По словам Маккейна, АНБ начало шпионить за высокопоставленными германискими политиками, так как имело техническую возможность сделать это. Маккейн говорит, что никаких особых распоряжений о шпионаже в адрес Ангелы Меркель, скорее всего, не было. «Мы имели возможность сделать это (начать слежку - прим). Поэтому они (АНБ) сделало это», - говорит он.

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