500 миллионов компьютеров пользователей используются для майнинга

500 миллионов компьютеров пользователей используются для майнинга

500 миллионов компьютеров пользователей используются для майнинга

Согласно новому отчету, сотни веб-сайтов используют компьютеры посетителей для майнинга криптовалюты без их согласия. Похоже, пример The Pirate Bay, пользователи которого отмечали, что загрузка процессора возрастала всякий раз при посещении этого сайта, оказался заразительным.

В случае The Pirate Bay, владельцы веб-сайта экспериментировали со скриптом для майнинга Monero. Как впоследствии они объяснили, это было реализовано в качестве замены рекламы на сайте.

А теперь этот пример подхватили другие сайты – согласно отчету Adguard, 2,2 процента топ-сайтов в списке Alexa теперь майнят с помощью компьютеров пользователей.

Наиболее распространенными скриптами, используемыми сайтами для майнинга, являются CoinHive и JSEcoin. По оценкам Adguard, эти сайты заработали примерно 43 000 долларов за три недели.

Напомним, что по некоторым подсчетам, The Pirate Bay может зарабатывать за счет добычи  криптовалюты примерно 12 000 долларов США в месяц.

На рисунке ниже отображено процентное соотношение стран, чьи домены зарабатывают майнингом благодаря  пользователям.

«Отметим тот факт, что майнинг обнаружен в основном на сайтах с теневой репутацией. Такие сайты, как правило, испытывают трудности с зарабатыванием денег через рекламу», - говорит Adguard.

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