DPI видит даже сквозь шифрование, разработчики придумали ответ

DPI видит даже сквозь шифрование, разработчики придумали ответ

DPI видит даже сквозь шифрование, разработчики придумали ответ

«Но ведь трафик зашифрован!» — звучит убедительно, но современный DPI на такое только усмехнётся. Как рассказал пользователь Хабра dmitry__ilyin, классификатору необязательно читать пакеты: достаточно посмотреть на их размеры, направление, интервалы, TLS-рукопожатие и общий рисунок соединения.

OpenVPN, например, выдаёт себя характерным хендшейком, а WireGuard — фиксированными размерами некоторых служебных сообщений.

Даже протокол, притворяющийся обычным TLS, можно раскусить, если после красивого ClientHello он ведёт себя совсем не как браузер.

Команда автора разрабатывает туннельную инфраструктуру, устойчивую к DPI, и решила портить классификаторам жизнь сразу по нескольким направлениям. Клиент с помощью uTLS копирует ClientHello настоящих Chrome, Firefox, Edge и Safari, чередуя варианты между соединениями.

Транспорт работает поверх HTTP/2, а параллельно клиент отправляет реальные запросы к CDN, чтобы сделать общую сетевую активность менее однозначной.

Дополняет картину pacing — сглаживание всплесков передачи, которое мешает анализировать временной рисунок потока. А любители активного прощупывания серверов получают унылый и ни к чему не обязывающий код 404.

Магии, впрочем, не случилось. Дополнительная маскировка прибавляет примерно 40–80 мс задержки, а decoy-трафик заметно нагружает процессор клиента. Наблюдения проводились в сетях Ростелекома, Билайна, Мегафона, МТС, Теле2 и Дом.ру, но автор честно предупреждает: это полевые данные, а не лабораторный бенчмарк против конкретных DPI-систем.

Цель проекта — не сделать трафик невидимым, а лишить DPI простых и стабильных признаков. Часть разработки уже открыта — SDK, протокол обфускации и decoy-логику можно изучить на GitHub.

Почти 40% запросов к публичному ИИ оказались с корпоративными секретами

Почти 40% обращений сотрудников российских компаний к публичным ИИ-сервисам содержат конфиденциальную информацию. К такому выводу пришли аналитики ГК «Солар», изучившие 12 тыс. взаимодействий, зафиксированных во время пилотов DLP-системы Solar Dozor.

Исследование охватило 150 крупных организаций из финансового сектора, промышленности, ретейла, телекома, ИТ и госсектора в первом полугодии 2026 года.

Аналитики проверяли текстовые запросы, скопированные фрагменты, загружаемые файлы и попытки отправить данные во внешние ИИ-сервисы.

Среди обращений с конфиденциальной информацией 41% содержали исходный код и конфигурации, 30% — персональные, финансовые и другие чувствительные сведения, 18% — объекты интеллектуальной собственности. Оставшиеся 11% пришлись на пароли, токены и API-ключи. То есть некоторые сотрудники не просто просят нейросеть поправить запятую, а почти вручают ей ключи от корпоративной инфраструктуры.

Главными поставщиками секретов стали команды разработки — на них пришлось 43% таких событий. Специалисты отправляли ИИ код, журналы ошибок и технические описания для поиска сбоев, рефакторинга и подготовки тестов. Вместе с полезным контекстом наружу могли улететь сведения об архитектуре и внутренних системах.

Коммерческие подразделения сформировали ещё 26% обращений. В промпты попадали история переговоров, условия сделок, клиентские базы, договоры и материалы из CRM. Аналитики, маркетологи, кадровые и финансовые специалисты обеспечили 23% событий, остальные отделы — 8%.

Отдельное исследование УЦСБ и «Солара» показало, что 42,4% из 102 опрошенных компаний подозревали утечки через ИИ, а 8,1% уже сталкивались с реальными инцидентами. При этом треть организаций не применяет специальных мер защиты ИИ- и ML-систем.

В «Соларе» считают полный запрет публичных нейросетей нереалистичным. Вместо него компаниям предлагают утвердить разрешённые сервисы, разграничить доступ и контролировать содержание запросов. Иначе корпоративный ИИ-помощник быстро превращается в очень разговорчивого внештатного сотрудника.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru