Американские военные испытывают оружие для ведения кибератак

Американские военные испытывают оружие для ведения кибератак

...

В распоряжении корреспондентов журнала Aviation Week оказались опытные образцы индивидуального атакующего кибероружия для применения в полевых условиях. Фактически первые образцы такого оружия представляют собой небольшое устройство с сенсорным экраном и ползунковым регуляторам для увеличения или снижения интенсивности разных видов атак.

С помощью нового кибероружия любой солдат на поле боя вблизи коммуникационных сетей противника сможет запустить кибератаки, не обладая всем набором специфических знаний об устройстве и уязвимостях таких сетей. В настоящее время подобные знания есть лишь в головах немногочисленных специалистов, а отлаженной системы обучения сетевым атакам просто не существует.

Разработчики кибероружия заранее встроили в свою продукцию огромный набор различных алгоритмов с разной степенью ущерба для противника, а пользователю остается лишь установить уровень атаки и отслеживать результаты атаки на экране устройства. Кроме того, некоторые алгоритмы отличаются повышенной заметностью, так что иногда после запуска атаки солдату придется быстро скрываться, поскольку атака на сети с большой вероятностью может быть обнаружена противником – тогда сетевого взломщика будут громить уже вполне физическим и смертоносным оружием.

Американские военные говорят, что разработка индивидуального кибероружия стала ответом на действия российских «хакеров» во время событий в Южной Осетии и Грузии 8-16 августа 2008 г. По словам аналитиков из министерства обороны США, «русские провели кибер-атаку, которая была хорошо скоординирована с действиями наземных войск». Именно эти сомнительные заключения о тщательной координации действий регулярной российской армии с действиями хакеров стали основанием для создания нового кибероружия, способного, в частности, использовать такие алгоритмы атаки, как Mad WiFi, Air Crack и Beach.

Алгоритм Air Crack («Взлом по воздуху») предусматривает попытки подбора паролей прямым перебором с помощью известных утилит с открытым исходным кодом. Этот алгоритм сильно демаскирует атакующего. Криптоатаки, реализованные в устройстве, предназначены для перехвата хэшей для паролей. Кроме того реализованы атаки через нарушение связи узлов сети – как только один из узлов теряет подключение, он начинает вновь выполнять процедуру проверки подлинности, в ходе которой атакующее устройство может перехватить ценнейшую информацию.

Журнал Aviation Week не приводит фотографий, однако упоминает, что на одном из образцов были установлены специальные индикаторные панели рядом с ползунковыми регуляторами. Эти панели принимают разный цвет в зависимости от эффективности атаки. Если атака дала результат больше ожидаемого (собрано больше паролей доступа к узлам сети противника), индикатор рядом с регулятором соответствующей атаки светится зеленым. Если результат соответствует расчетам – индикатор становится синим, а если атака не дала желаемых результатов – красным.

Если гонка кибервооружений пойдет и дальше такими темпами, уже в ближайшее время точки доступа Wi-Fi, ноутбуки с Wi-Fi-адаптерами и прочие беспроводные устройства превратятся в мощное оружие, владеть которым можно будет только по особому разрешению. 

 

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