Самые популярные кириллические пароли — йцукен, привет и подружка

Самые популярные кириллические пароли — йцукен, привет и подружка

Самые популярные кириллические пароли — йцукен, привет и подружка

Проведенный в DLBI анализ 44 млн скомпрометированных учеток, найденных в открытом доступе в 2023 году, показал, что пароли «123456» и «123456789» по-прежнему очень популярны, в том числе в зонах RU и РФ.

В выборку в числе прочих попали результаты крупных утечек (свыше 10 млн записей): с игрового сервера lsbg.net, из аналитической компании Zacks Investment Research, сети медлабораторий «Хеликс», российского сервиса Qzaem, мобильного приложения оплаты ParkMobile (используется в Северной Америке).

Список наиболее распространенных юзернеймов возглавили info, admin, mail, office, contact. Из имейл, используемых в качестве логинов, в ТОП-5 вошли адреса Gmail, Yahoo, Hotmail, Mail.ru и Рамблер-почты.

Новые рейтинги популярности паролей, составленные исследователями, выглядят следующим образом:

 

Ведущая десятка кириллических паролей, как оказалось, большим разнообразием не отличается. Русскоязычные пользователи особо себя не утруждают и чаще всего жмут по очереди буквы верхнего ряда на клавиатуре:

  1. йцукен
  2. подружка
  3. пароль
  4. 12345Е
  5. ЙЦУКЕН123
  6. привет
  7. 123йцу
  8. марина
  9. йцукен12345
  10. йцукенгшщз

Несколько лет назад россияне при выборе логина проявляли больше фантазии: на тот момент, кроме «йцукен» и тупого «пароль», в моде были имена друзей-подруг, признания в любви и уменьшительно-ласкательные прозвища.

WMX представила систему защиты сайтов от «умных ботов»

Российская компания WMX (ООО «Вебмониторэкс») представила новое решение для защиты веб-ресурсов от автоматизированных атак — WMX SmartBot Protection. Продукт рассчитан не только на массовый бот-трафик, но и на более сложных ботов, которые умеют имитировать поведение обычных пользователей.

Проблема здесь вполне прикладная. Значительная часть интернет-трафика сегодня создаётся не людьми, а автоматизированными скриптами.

Такие боты могут собирать данные с сайтов, перебирать пароли, создавать фейковые аккаунты, искать уязвимости и в целом мешать нормальной работе онлайн-сервисов. Особенно чувствительны к этому интернет-магазины, финансовые сервисы, агрегаторы, доски объявлений, медиаплатформы и стриминговые площадки.

При этом боты становятся всё менее примитивными. Если раньше их можно было сравнительно легко отсечь по шаблонному поведению, то теперь они нередко умеют маскироваться под живого пользователя: заходят через браузер, имитируют движение мыши и даже проходят простые CAPTCHA. Из-за этого стандартных фильтров уже часто недостаточно.

В WMX говорят, что их система использует несколько уровней проверки. Сначала трафик фильтруется по базовым признакам — например, по IP-адресам и User-Agent. Если этого недостаточно, дальше подключается анализ браузерного окружения: параметров экрана, шрифтов, а также особенностей canvas и WebGL, которые могут указывать на эмуляторы или headless-браузеры.

Следующий этап — поведенческий анализ. Система смотрит, как именно ведёт себя пользователь: есть ли движения мыши, насколько быстро заполняются формы и не выглядят ли действия слишком механическими. После этого подключаются эвристики, которые оценивают уже не отдельные признаки, а их сочетание. Например, если кто-то кликает строго по центру кнопок через одинаковые интервалы времени, это может выглядеть подозрительно, даже если по отдельности такие действия не кажутся аномальными.

При необходимости могут использоваться и дополнительные проверки, включая CAPTCHA.

Новое решение работает в связке с WMX ПроWAF, веб-экраном компании. Логика здесь довольно понятная: антибот-система должна отсеивать автоматизированный трафик, а WAF — уже защищать приложение от попыток эксплуатации уязвимостей вроде SQL-инъекций, XSS или RCE. Заодно это снижает нагрузку на инфраструктуру, потому что до основного контура доходит уже более «чистый» трафик.

В компании также сообщили, что в будущих версиях собираются добавить систему скоринга угроз и механизмы, связанные с ML, для автоматического формирования новых эвристик.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru