NKill - новый инструмент для отслеживания уязвимостей

NKill - новый инструмент для отслеживания уязвимостей

Энтони Зборальски (Anthony Zboralski), глава Bellua Asia-Pacific, рассказал на конференции специалистов по кибербезопасности Hack In The Box в Дубае, что компания разрабатывает поисковую систему NKill, которая предназначена для обнаружения уязвимых мест в программном обеспечении компьютеров, подключенных к Интернет.

Для сбора необходимой информации о слабых местах всех компьютеров Сети потребуется 8-16 часов сканирования при канале в 100 Мбит/с. В результате будут получены такие данные, как версии операционных систем и приложений, а также IP-адреса машин.

Разработчикам пришлось решать проблему привязки адресов к конкретным компьютерам. "Основная трудность со сканированием Интернета состоит в том, что в результате вы получаете массу IP-адресов, но если вы хотите узнать, использует ли кто-то из ваших клиентов один из этих адресов, это действительно сложно, — говорит Зборальски. — Мы могли прошерстить весь Интернет, но так и не узнать, какие компании являлись уязвимыми".

Чтобы справиться с этой проблемой, специалистам Bellua пришлось собрать базу доменов и компаний, которые их используют. В базе данных сейчас более 100 млн доменных имён, и она постоянно обновляется.

Система ищет уязвимые компьютеры, определяет вид уязвимости, а также определяет, каким уязвимостям подвержены машины той или иной компании или страны. Сохраняемая история уязвимостей позволяет оценить отношение компаний к вопросам безопасности, а также сравнить уровень защиты компьютеров в разных компаниях.

NKill разрабатывается ещё с 2001 года, но изначально этот инструмент имел очень ограниченные возможности. В 2006 году NKill стал работать со всеми доменами зон .com, .net, .org, .biz и национальных доменов верхнего уровня.

В настоящее время NKill портируют на движок Google App Engine, что позволит решить вопросы масштабируемости, добавить возможность совместного использования системы и сделать её общедоступной. Зборальски обещает открыть необычный поисковик для публики в течение ближайшего месяца или около того.

Также в планах разработчиков сделать коды NKill открытыми, добавить API для интеграции в различные устройства и обеспечить взаимодействие с данными WHOIS, чтобы предоставлять пользователям более детальную картину о доменах.

 

Источник 

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