Бесчисленное количество серверов может быть атаковано хакерами-дилетантами

Бесчисленное количество серверов может быть атаковано хакерами-дилетантами

Специалисты по информационной безопасности из корпорации Google обнаружили несколько критических уязвимостей в протоколе Network Time Protocol (NTP). Именно с его помощью в начале 2014 г. была проведена самая мощная DDoS-атака в истории интернета.

«Новые уязвимости позволяют атакующему сформировать специальный пакет и, отправив его на целевую систему, вызвать переполнение буфера и далее выполнить в системе произвольный вредоносный код с привилегиями NTPD (фонового процесса, осуществляющего обмен данными по протоколу NTP)», — говорится в сообщении, передает safe.cnews.ru.

В этом случае, если NTPD имеет рут-права, злоумышленник получит корневой доступ к системе. Но даже если уровень прав гораздо ниже, хакеру ничто не мешает воспользоваться другими брешами в системе безопасности и поднять привилегии с их помощью.

Сложность ситуации в том, что протокол NTP используется на бесчисленном количестве серверов, роутеров и других сетевых устройств, подчеркивает Ars Technica. Кроме того, природа уязвимостей такова, что воспользоваться ими легко может даже неподготовленный, начинающий взломщик.

Специалисты рекомендуют системным администраторам срочно обновить NTPD до версии 4.2.8, выпущенной несколько дней назад. В ней найденные уязвимости были устранены. Эксперты отмечают, что информация о брешах размещена в свободном доступе в интернете, и уязвимости в настоящее время активно эксплуатируются хакерами.

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