Из-за ИИ доля разведывательных атак на российские сайты выросла на 220%

Из-за ИИ доля разведывательных атак на российские сайты выросла на 220%

Из-за ИИ доля разведывательных атак на российские сайты выросла на 220%

Специалисты зафиксировали более чем трёхкратный рост разведывательных атак на российские веб-ресурсы в 2024 году. Их доля выросла на целых 220%, что связано с распространением ИИ-инструментов, снижающих порог входа для киберпреступников.

Чаще всего, по данным BI.ZONE WAF, такие атаки затрагивали медиа (54%), промышленность (47%) и финансы (31%).

Наиболее распространенной угрозой остается удаленное исполнение кода (RCE), на которое пришлось 36% атак. В случае успеха злоумышленники получают полный контроль над сервером, что особенно критично для медицины (53%) и строительства (47%). Основные векторы RCE — инъекции команд ОС (46%) и включение файлов (40%).

Попытки обхода защиты сайтов (path traversal) чаще всего фиксировались в транспорте и логистике (73%), энергетике (42%) и профессиональных услугах (38%).

Доля атак, направленных на кражу данных пользователей (XSS, расщепление HTTP‑запроса и др.), составила 14%, затронув госструктуры (66%), телеком (37%) и образование (30%). Злоумышленники активно используют превью-ботов в мессенджерах для выявления XSS-уязвимостей.

Атаки на базы данных (SQL-инъекции) составили 10%, наиболее затронутыми оказались ретейл (26%) и финансы (11%). Всего атаки на российские веб-приложения шли из 99 стран, но 96% проводились с IP-адресов пяти государств, включая Россию (84%) — результат использования VPN и аренды серверов внутри страны.

Ключевые проблемы веб-безопасности — устаревшие технологии и неисправленные уязвимости. Для защиты рекомендуется регулярное обновление ПО, аудит безопасности и использование WAF.

Подпишитесь на новости

Квантовая случайность дала сбой: ИИ может найти подсказки для взлома

Квантовая физика умеет создавать настоящую случайность, но инженеры всё ещё способны её испортить. Генератор может успешно пройти статистические тесты и при этом выдавать атакующему достаточно подсказок, чтобы тот попробовал предсказать следующие числа.

Европейский институт телекоммуникационных стандартов выпустил руководство ETSI TR 104 171 по разработке и оценке квантовых генераторов случайных чисел — QRNG.

Такие устройства измеряют квантовый процесс, обрабатывают полученные данные и передают случайные значения криптографическим системам для создания ключей и выполнения других защитных операций.

Проблема в том, что безопасность зависит не только от квантового источника. Датчики, блоки питания, сигнальные процессоры и алгоритмы обработки способны добавлять шум, часть которого может оказаться предсказуемой.


ETSI предупреждает, что системы искусственного интеллекта могут помочь злоумышленникам анализировать большие объёмы данных и находить такие закономерности.

Ещё одним источником подсказок способны стать изменения энергопотребления и электромагнитное излучение устройства. Связав побочные сигналы с выдаваемыми числами, атакующий теоретически сможет ослабить защищённую ими криптографию.

Авторы отчёта предлагают применять принцип нулевого доверия к энтропии (entropy zero trust). Производителям и операторам следует проверять квантовый источник, контролировать обработку данных, постоянно искать аномалии, защищать оборудование от вмешательства и шифровать каналы доставки чисел приложениям.

Для расследования сбоев рекомендуется записывать время генерации, версию работающего ПО и происхождение выходных данных. В многопользовательских системах потоки разных клиентов должны быть изолированы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru