Последствия взлома Gawker Media: рейтинг пользовательских паролей

Последствия взлома Gawker Media: рейтинг пользовательских паролей

...

Американский поставщик средств и систем двухфакторной аутентификации Duo Security решил изучить снимок базы данных Gawker Media, который выложили в открытый доступ взломщики из группировки Gnosis (о самом инциденте Anti-Malware.ru уже писал ранее). Анализ БД позволил, в частности, составить рейтинг пользовательских паролей, а также получить некоторые другие небезынтересные сведения.



Итак, в блоге Duo Security аналитик Джон Оберхейд рассказал о том, что же ему удалось извлечь из дампа базы. В первую очередь специалист провел исследование паролей к учетным записям, задействовав для этого специализированное программное обеспечение, которое позволяет восстанавливать пароли из хэшей. Поскольку алгоритм хэширования был примитивен (как, впрочем, и сами пароли), то уже через час работы инструмента с предзагруженным словарем были вскрыты почти 200 тыс. кодовых слов. В конечном счете г-ну Оберхейду удалось раскрыть и обработать почти 400 тыс. паролей.


Аналитик составил следующий рейтинг из 25 наиболее популярных паролей:









Пароль Количество пользователей

123456


password


12345678


qwerty


abc123


12345


monkey


111111


consumer


letmein


1234


dragon


trustno1


baseball


gizmodo


whatever


superman


1234567


sunshine


iloveyou


fuckyou


starwars


shadow


princess


cheese


2516


2188


1205 


696


498


459


441


413


385


376


351


318


307

303

302


300


297


276


266


266


262


256


255


241


234


Подавляющее большинство паролей (99,45%) содержали только буквы и / или цифры, т.е. в них не было никаких специальных символов. 61% кодовых слов состоял только из букв в нижнем регистре, а при создании 9% паролей были задействованы исключительно цифры.


Помимо этого, специалист провел анализ почтовых доменов, который позволил обнаружить, что среди зарегистрированных пользователей сайтов Gawker Media были сотрудники государственных учреждений Соединенных Штатов Америки. В частности, в базе есть 15 адресов NASA (@nasa.gov), 9 адресов Палаты представителей (@mail.house.gov), 6 адресов администрации социального страхования (@ssa.gov) и даже 2 адреса Белого дома (@whitehouse.gov). Среди обычных доменов, кстати, абсолютным лидером оказался @gmail.com - 173 942 пользователя.


Из всего изложенного выше нетрудно сделать вывод, что участники тех или иных ресурсов не расстаются с привычкой устанавливать откровенно слабые пароли на свои учетные записи. За всю историю подобных исследований верхние позиции рейтингов так и не подвергались критическим изменениям: за первое место с переменным успехом борются кодовые слова "12345", "password" и "qwerty" (а также их незначительные вариации наподобие "123456" или "password1"). Тревожным звонком можно считать обнаружение в базе правительственных адресов: не секрет, что многие пользователи склонны использовать один и тот же пароль для всех сервисов, где требуется авторизация, а это создает риски новых взломов и компрометаций.


Подробная информация (на английском языке) доступна в первоисточнике.

писал ранее). Анализ БД позволил, в частности, составить рейтинг пользовательских паролей, а также получить некоторые другие небезынтересные сведения.

" />

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru