В знак протеста исследователь опубликовал базу, содержащую 10 млн паролей

В знак протеста исследователь опубликовал базу, содержащую 10 млн паролей

Марк Барнетт (Mark Burnett), автор серии книг о компьютерной безопасности, открыл доступ к базе данных, включающих сведения о 10 миллионах паролей. Данные скомпонованы из совершённых в последние годы утечек параметров аутентификации и опубликованы как общественное достояние.

Информация включает привязку к именам пользователей и является хорошим источником статистики для исследователей безопасности, изучающих особенности поведения пользователей при выборе паролей.

Данные открыты в качестве протеста против осуждения независимого журналиста Баррета Брауна (Barrett Brown), по обвинению в краже личных данных и торговле базами параметров аутентификации. Обвинение было выдвинуто лишь на основании публикации Барретом ссылки на уже опубликованные анонимными хакерами данные, что рассматривается правозащитниками как попытка запугивания журналистов, занимающихся обнародованием сведений, полученных в результате утечек информации, сообщает opennet.ru.

Интересно, что Марк Барнетт подробно обосновал с юридической точки зрения, почему совершённый им поступок не может трактоваться как нарушение закона. В частности, он формально обошёл нарушение закона, явно указав исследовательский характер публикации и мотивировал свой поступок желанием повышения надёжности систем проверки качества паролей и развитием средств защиты, исключив использование базы для обмана, злонамеренных действий и несанкционированного доступа. Кроме того, смешаны данные из тысяч различных публично доступных утечек и из базы удалены сведения о доменах и ключевых словах, позволяющих судить о принадлежности к определённому сервису или компании. 

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