Половина эксплойтов в даркнете нацелена на уязвимости 0-day и N-day

Половина эксплойтов в даркнете нацелена на уязвимости 0-day и N-day

Половина эксплойтов в даркнете нацелена на уязвимости 0-day и N-day

В период с января 2023 года по сентябрь 2024-го эксперты «Лаборатории Касперского» обнаружили в даркнете и теневых телеграм-каналах 547 объявлений о купле и продаже эксплойтов. Как оказалось, 51% из них нацелен на уязвимости нулевого и первого дня.

Последние фигурируют в иноязычных публикация как one-day и N-day, так как при наличии патча на его применение на местах обычно уходит более одного дня.

Наибольшим спросом пользуются эксплойты к уязвимостям RCE и LPE (локального повышения привилегий). За первые в среднем просят $100 тыс., за вторые — $60 тысяч.

 

«Пики активности на рынке эксплойтов непредсказуемы, и их сложно привязать к конкретным событиям, — отметила Анна Павловская, старший аналитик в команде Kaspersky Digital Footprint Intelligence. — Интересно, что в мае в даркнете был продан один из самых дорогих эксплойтов за анализируемый период, предположительно для уязвимости нулевого дня в Microsoft Outlook; цена составила почти два миллиона долларов США».

Дорогие покупки такого рода могут себе позволить только злоумышленники, не стесненные в ресурсах — такие как APT-группы, занимающиеся шпионажем в пользу какого-либо государства. В будущем году, по прогнозам Kaspersky, такие ОПГ расширят использование ИИ-технологий для автоматизации сбора информации о целях, создания вредоносных скриптов и управления резидентными зловредами.

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru