Спецслужбы США заражали компьютеры по радио

Спецслужбы США заражали компьютеры по радио

Агентство национальной безопасности США использует специальное радиооборудование для заражения компьютеров и перехвата информации, пишет The New York Times со ссылкой документы АНБ и мнения компьютерных экспертов. Такая технология, применябщаяся по меньшей мере с 2008 года, позволяет агентству устанавливать слежку даже за компьютерами, не подключенными к интернету. К настоящему времени АНБ заразило уже по меньшей мере сто тысяч компьютеров по всему миру.

В частности, для заражения компьютеров и перехвата информации могут использоваться специальные передающие устройства, скрытно вмонтированные в USB-штекер в кабеле. Такое устройство называется Cottonmouth I. Оно по радиоканалу отправляет информацию с компьютера на мобильную станцию АНБ, называемую Nightstand. При идеальных условиях обмен информацией между Cottonmouth I и Nightstand может производится на расстоянии до почти 13 километров, пишет lenta.ru.

Мобильная станция может использоваться не только для перехвата информации и ее последующей передачи на сервера АНБ, но и для заражения компьютеров. Подсадное программное обеспечение отвечает за отправку информации с зараженного компьютера в случае его подключения к интернету, а также для формирования из зараженных машин сетей для организации кибератак. При этом, вероятнее всего, на территории США такие технологии не используются.

Специальное радиооборудование может быть установлено в компьютер несколькими способами: агентом АНБ, невнимательным пользователем (например, подключающим без осмотра переходники или кабели) или производителем компьютерного оборудования. Последний вариант был использован для установления слежки за военной частью 61398 Национально-освободительной армии Китая. Считается, что последняя провела несколько кибератак против США.

В производимое в Китае оборудование интегрируются передающие устройства, выявить которые неспециалисту практически невозможно. В качестве принимающих станций и серверов передачи информации могут выступать китайские представительства крупнейших американских компаний. По аналогичной схеме было установлено наблюдение за российскими военными, мексиканскими полицейскими компьютерными сетями и еровпейскими торговыми организациями.

Летом 2013 года бывший сотрудник Агентства национальной безопасности США Эдвард Сноуден передал прессе некоторые материалы о программах слежки американских спецслужб. После обнародования этих сведений, согласно которым США следили за пользователями интернета и прослушивали телефонные переговоры, разгорелись несколько дипломатических скандалов. Власти США обвинили Сноудена в разглашении государственной тайны.

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