Трафик Visa и MasterCard ошибочно перенаправлялся через BGP

Трафик Visa и MasterCard ошибочно перенаправлялся через BGP

Трафик Visa и MasterCard ошибочно перенаправлялся через BGP

Проект BGPMon, выполняющий мониторинг изменения BGP-маршрутов, зафиксировал аномальное перенаправление значительной части трафика крупнейших финансовых сервисов, включая Visa, MasterCard и некоторых банков.

Из-за внесения изменений в анонсируемые через BGP маршруты, значитеальная часть трафика ряда финансовых сервисов начала направляться в сеть Ростелекома. Трафик перенаправлялся в течение 5-7 минут, после чего маршрутизация нормализовалась.

Аномалия была вызвана добавлением в таблицы маршрутизации Ростелекома 50 префиксов автономных систем (37 уникальных AS), среди которых были подсети ряда крупных финансовых сервисов и банков, что привело к тому, что данные автономные системы были анонсированы по BGP как находящиеся в сети Ростелекома. Подобные инциденты, вызванные ошибками персонала, возникают в глобальной Сети регулярно и будут продолжаться, пока не будут внедрены методы авторизации BGP-анонсов (сейчас любой оператор может анонсировать подсеть с фиктивными сведениями о длине маршрута и инициировать транзит через себя части трафика от ближних систем, не применяющих фильтрацию анонсов), пишет opennet.ru.

В случае Ростелекома вопросы вызывает присутствие известных финансовых сервисов в списке перенаправленных сетей (случайные утечки обычно менее избирательны) и то, что характер префиксов свидетельствует о ручном изменений таблиц маршрутизации, а не типичной утечке анонсов по цепочке "BGP - OSPF - BGP"). Тем не менее, скорее всего проблема вызвана ошибкой в конфигурации, так как проведение столько заметной и грубой атаки по перехвату трафика маловероятно.

Но даже если была совершена ошибка, настораживает сам факт интереса инженеров Ростелекома к сетям финансовых сервисов (возможно, ошибка была совершена в ходе настройки внутреннего мониторинга/зеркалирования проходящего через Ростелеком трафика для всплывших автономных систем, как в своё время заворачивание в Пакистане подсетей YouTube на null-интерфейс привело к появлению этих подсетей в BGP анонсах и стеканию трафика YouTube в Пакистан). В случае получения доступа к транзитному трафику Visa и MasterCard дешифровка почти исключена, но имеется возможность изучить характер трафика и источники запросов, что может быть использовано для проведения целевых атак на менее защищённые партнёрские 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