АНБ ведёт наблюдение за посетителями сайтов Tor, Tails и Linux Journal

АНБ ведёт наблюдение за посетителями сайтов Tor, Tails и Linux Journal

Утечка набора правил для классификации трафика, перехватываемого при помощи применяемой в АНБ системы глобальной слежки XKeyScore, указываетна то, что Агентство национальной безопасности США отслеживало в транзитном трафике попытки обращения к сайтам анонимной сети Tor и Linux-дистрибутива Tails и причисляло уличённых в таких запросах пользователей к категории, требующей особого наблюдения.

Более того, в категорию подпадающих под слежку сайтов попал сайт журнала Linux Journal, который, вероятно из-за своих публикаций об использовании Tor и Tails, был назван в комментарии в списке правил "форумом экстремистов". Под слежку также попадают статьи с упоминанием использования Tails c Tor и TrueCrypt. В правилах также присутствует блок для выявления и накопления ссылок на скрытые сервисы Tor в трафике, запросов к серверам директорий и ретрансляторам Tor, сообщений с подтверждениями о введении новых ретрансляторов, передаваемых по email с адреса bridges@torproject.org.

Отмечается, что XKeyScore не просто собирает метаданные, а делает слепки подпадающих под правила запросов для последующего анализа. Таким образом, если пользователь открывал сайт Tor или просто интересовался его настройкой, то информация об этом осядет в АНБ и может быть использована для продолжения наблюдения в будущем или уже привела к установке слежки. Серверы, обеспечивающие работу XKeyScore, в основном размещены в США и на территории стран-союзников США, в том числе два сервера были выявлены в Германии.

Положительным моментом является то, что старания АНБ получить контроль за пользователями Tails и Tor косвенным путём, через выявление в обычном трафике потенциальных пользователей данных систем, свидетельствует о том, что в АНБ не смогли скомпрометировать сеть Tor, работа через которую предоставляет должный уровень анонимности. Об этом говорит и доклад о безуспешных попытках совершения атак по деанонимизации деятельности пользователей сети Tor, раскрытый в прошлом году Эдвардом Сноуденом.

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