Бот-активность абитуры уже в 3 раза превысила прошлогодний уровень

Бот-активность абитуры уже в 3 раза превысила прошлогодний уровень

Бот-активность абитуры уже в 3 раза превысила прошлогодний уровень

На прошлой неделе российских вузах заработали приемные комиссии, и абитуриенты стали оценивать шансы поступления на бюджет. В этом им помогают боты-парсеры, и их вклад в трафик на сайтах, по данным Servicepipe, уже достиг 30% — против 10% годом ранее.

Эти специализированные программы почти поминутно собирают данные: сколько поступающих с высокими баллами ЕГЭ, какие у них приоритеты при выборе профиля обучения и т. п. Автоматизация позволяет абитуриенту следить за ходом конкурса и вовремя перебросить документы в другой колледж или вуз.

Как узнали «Известия», бот-активность на сайтах учебных заведений обычно становится заметной к середине приемной кампании. В этом году резкий всплеск наблюдался уже в первые дни.

Бот-парсер можно написать самому — в интернете имеются соответствующие инструкции и готовые фреймворки, имитирующие работу пользователя в браузере. Подобные программы также вполне легально предлагаются к продаже или пишутся на заказ перед стартом приемных кампаний.

Большого вреда они не наносят, хотя и создают риск перегрузки сервиса, грозящий техническим сбоем. Намного опаснее происки злоумышленников, которые никогда не упускают шанс воспользоваться ажиотажем для распространения вредоносных подделок или фишинга.

Эксперты: за год число вредоносных opensource-компонентов возросло в 11 раз

В 2025 году в компании CodeScoring зарегистрировали 457 тыс. вредоносных библиотек с открытым исходным кодом — в 11 раз больше, чем в предыдущем году. Зафиксировано также 14 тыс. новых уязвимостей в таких компонентах.

По словам специалистов, сохраняют актуальность и более ранние неприятные находки — к примеру, RCE-уязвимость Log4Shell, которая все еще присутствует в 15 тыс. сторонних библиотек. Публикация подобных пакетов грозит атаками на цепочку поставок.

В уходящем году также зафиксировано появление новой, еще более опасной угрозы — самоходного червя Shai Hulud, способного создавать новые репозитории и воровать конфиденциальные данные с CI/CD-платформ.

В связи с бурным ростом популярности ИИ объявился новый вектор атаки — slopsquatting: злоумышленники начали использовать склонность больших языковых моделей (БЯМ, LLM) к галлюцинациям для внедрения в легитимные проекты небезопасного кода.

Из-за этой особенности умный помощник по разработке может ошибиться и вместо легитимной библиотеки предложить для использования вредоносную со схожим названием. По данным CodeScoring, в России ИИ-ассистентов применяют 30% разработчиков, и потенциально опасные галлюцинации происходят у LLM в 20% случаев.

Чтобы защититься от атак на цепочку поставок, эксперты советуют вести тщательный учет компонентов, используемых для сборки софта, при установке библиотек выставлять запрет на исполнение скриптов, а также следовать стандарту ГОСТ Р 56939-2024 и активнее внедрять технологии безопасной разработки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru