UserGate Web Filter позволяет блокировать трекинговое приложения AddThis

UserGate Web Filter позволяет блокировать трекинговое приложения AddThis

UserGate Web Filter позволяет блокировать трекинговое приложения AddThis

Слежкой за пользователями интернета занимаются все больше компаний и государственных структур. При этом применяются все более и более разнообразные и изощренные способы. Сервис AddThis обеспечивает удобство обмена ссылками в социальных сетях и, благодаря этому, широко известен.

Американская компания AddThis, получившая уже несколько раундов венчурного финансирования, предоставляет всевозможные приложения для вебмастеров, кнопки, счетчики, специфические версии иконок социальных сетей и многое другое. На настоящий момент сервис охватывает более 20 миллионов сайтов и более 1 миллиарда уникальных посетителей. Среди топ-100 самых посещаемых ресурсов по статистике Alexa приложение внедрено в 5 тысяч сайтов, по крайней мере в значительной части случаев без ведома их владельцев. AddThis, например, используется на сайте Белого Дома (whitehouse.gov).

Не все знают, что AddThis использует технологию canvas fingerprinting. Эта технология отчасти заменяет использование традиционных cookies и использует скрипты для создания невидимой части загружаемой страницы, которая затем превращается в цифровой токен. Далее это используется для отслеживания дальнейшего поведения пользователей и сбора ряда их данных. Считается, что canvas fingerprinting практически невозможно блокировать, так как настройки приватности в браузере не позволяют это сделать. Существует только несколько расширений для браузеров, которые позволяют обеспечить такую блокировку, хоть и с некоторыми оговорками.

Однако блокирование Canvas Fingerprinting может осуществляться не на устройстве пользователя, а на фильтрующем сервере. Разработчики UserGate Web Filter утверждают, что встроенный модуль AddBlock, кроме блокировки рекламы, банеров и всплывающих окон, может блокировать canvas fingerprinting, защищая тем самым приватность пользователя. При загрузке любой страницы производится ее анализ и скрытый текстовый или графический код, который как раз используется для последующего трекинга, вырезается. По мнению технического директора компании Entensys Александра Кистанова, такая технология по сути подменяет выдаваемый пользователю код загружаемой страницы на "чистый" код и это является практически единственным способом защиты приватности в интернете.

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