Kali Linux теперь может более эффективно взламывать пароли

Kali Linux теперь может более эффективно взламывать пароли

Kali Linux теперь может более эффективно взламывать пароли

Эксперты в области безопасности рекомендуют пользователям придумывать как можно более сложные пароли. Это связано с тем, что дистрибутив Kali Linux стал лучше их взламывать.

Kali представляет собой основанный на Debian дистрибутив Linux, предназначенный для проведения тестов на безопасность. Он содержит многочисленные инструменты для взлома и ценится среди исследователей.

На этой неделе разработчики Kali добавили дистрибутиву новые возможности, оптимизированные для использования графических процессоров в Azure и Amazon Web Services. По словам приверженцев Kali, новые возможности могут позволить более эффективно взламывать пароли. Это вызывает опасения экспертов, нет никаких гарантий того, что хакеры не воспользуются этими функциями в преступных целях.

Новая версия дистрибутива 2017.1 также добавляет поддержку беспроводных чипсетов Realtek RTL8812AU. Ядро Linux не поддерживает этот чипсет, но многие ведущие производители модемов, такие как D-Link, Belkin и TP-Link, делают это.

Также добавилась поддержка сканера уязвимостей OpenVAS 9. По умолчанию в Kali не включен этот сканер, однако его легко установить, воспользовавшись apt-get update и apt install.

Вы можете ознакомиться с полным списком изменений и улучшений в соответствующем журнале.

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