Актуальные проблемы 2010 года: SQL-иньекции и ботнет Gumblar

Актуальные проблемы 2010 года: SQL-иньекции и ботнет Gumblar

Отчет Cisco о глобальных угрозах за второй квартал 2010 года показал существенный рост количества инцидентов, связанных с SQL-иньекциями IPS, равно как и взрывной рост общего числа ресурсов Сети, пораженных при помощи SQL-иньекций. Также в отчете заявлено, что в июне 2010, после шести месяцев бездействия, вновь активизировались атаки посредством SQL-иньекции Asprox.


Мэри Лэндсман, старший исследователь Cisco в области безопасности, рассказала SC Magazine, что это - одно из наиболее интересных явлений, отмеченных в отчете, поскольку растет численность вредоносного программного обеспечения, направленного на инфицирование веб-серверов, и исследования показали, что уязвимости в SQL-серверах приводили к взлому собственно ресурсов Интернета. "SQL вновь актуален в настоящее время, и на основании нашей статистики мы с определенной точностью можем предсказывать источники новых волн SQL-иньекций", - заметила г-жа Лэндсман.


В отчете также отмечено, что по итогам первого квартала 2010 года 7,4% случаев заражения сетевым вредоносным ПО было связано с результатами поисковых запросов, в то время как почти 90% всех инцидентов с Asprox в июне сего года явилось результатом перехода по ссылкам, предложенным поисковыми системами. Г-жа Лэндсман пояснила, что эти данные основаны на реальных случаях перехода пользователей по тем или иным ссылкам, так что полученные цифры можно считать достаточно высокими.


По мнению представительницы Cisco, значительная доля ответственности за описанные инциденты должна быть возложена на ботнет Gumblar, совокупность веб-серверов, которая используется для распространения сетевого вредоносного ПО. Впервые этот ботнет был обнаружен компанией ScanSafe, приобретенной Cisco в конце 2009 года. Г-жа Лэндсман назвала ботнет "наиболее значимой и существенной разработкой последних лет в области создания вредоносных программ".


"Успешная атака на сайт позволяет получить полный контроль над сервером и делать с его помощью все, что угодно владельцу ботнета. Причем, в отличие от прежней практики, когда существовал один "плохой" ресурс с вредоносным ПО, а множество "хороших" ресурсов получало лишь добавку к коду в виде IFRAME и неявно ссылалось на "плохие" сайты, теперь проникновение бэкдора заставляет "хороший" сайт самостоятельно распространять вредоносные программы, и владельцу пораженного сервера потребуется немало усилий, чтобы очистить свой ресурс", - пояснила г-жа Лэндсман.


Также исследователь заметила, что ботнет Gumblar уже успел обзавестись некоторым количеством подражателей, что также способствовало росту общего числа сетевых атак.

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