Эксперты не рекомендуют использовать SMS для двухфакторной аутентификаци

Эксперты не рекомендуют использовать SMS для двухфакторной аутентификаци

Эксперты не рекомендуют использовать SMS для двухфакторной аутентификаци

Национальный Институт стандартов и технологий США (The National Institute of Standards and Technology, NIST) недавно представил интересный документ, согласно которому, использование SMS-сообщений для осуществления двухфакторной аутентификации в будущем поощряться не будет.

Национальный институт стандартов и технологий США ранее носил название Национального бюро стандартов. На сегодняшний день организация, совместно с Американским национальным институтом стандартов (ANSI) участвует в разработке стандартов и спецификаций к программным решениям, используемым как в государственном секторе США, так и имеющим коммерческое применение.

Представленный NIST документ, это предварительная версия будущего Digital Authentication Guideline, то есть документа, который установит новые нормы и правила в отношении цифровых методов аутентификации. Подобными «инструкциями» руководствуются как производители защищенных продуктов, так и правительственные и частные организаций, которые с защищенными продуктами работают, пишет xakep.ru.

В документе содержится прямое указание на то, что использование SMS-сообщений для двухфакторной аутентификации может являться «недопустимым» и «небезопасным» (секция документа 5.1.3.2). Полностью данный параграф выглядит так:

«Если out-of-band верификация осуществляется посредством SMS-сообщения в публичной сети мобильной телефонной связи, верификатор ДОЛЖЕН убедиться, что используемый предварительно зарегистрированный телефонный номер действительно ассоциируется с мобильной сетью, а не с VoIP или иным софтверным сервисом. После возможна отправка SMS-сообщения на предварительно зарегистрированный телефонный номер. Изменение предварительно зарегистрированного телефонного номера НЕ ДОЛЖНО быть возможно без двухфакторной аутентификации в ходе изменения. Использование SMS-сообщений в OOB недопустимо, и не будет дозволяться в будущих версиях данного руководства».

Основные опасения экспертов Национального институт стандартов и технологий ясны: номер телефона может быть привязан к VoIP-сервису, кроме того, злоумышленники могут попробовать убедить поставщика услуг в том, что номер телефона изменился, и подобные уловки нужно сделать невозможными. Хотя документ рекомендует производителям использовать в своих приложениях токены и криптографические идентификаторы, авторы поправок также отмечают, что смартфон или другое мобильное устройство всегда могут быть украдены, или могут временно находиться в руках другого человека.

Хотя пока это только первый проект документа, да и использование SMS-сообщений еще не запретили окончательно, специалисты NIST уже начали продвигать идеи использования биометрии для аутентификационных нужд:

«Следовательно, использование биометрии для аутентификации поддерживается, при соблюдении следующих условий и рекомендаций: биометрия ДОЛЖНА использоваться совместно с другим идентификационным фактором (что-либо, что вам известно, или что-либо, что у вас есть)».

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