Метод идентификации пользователей на сайте по манере ввода с клавиатуры

Разработан новый способ идентификации на сайте по манере ввода с клавиатуры

Пир Торшейм (Per Thorsheim), организатор конференции PasswordsCon, и Пол Мур (Paul Moore), эксперт по безопасности из компании Urity Group, разработали метод идентификации пользователей браузера на основе выделения уникальных особенностей ввода с клавиатуры, анализируемых JavaScript-кодом на сайте.

Для демонстрации метода подготовлена специальная страница, определяющая пользователя по клавиатурному вводу даже при использовании Tor Browser. Для защиты от подобной идентификации разработано расширение для браузера Chrome, нормализующее параметры ввода через выравнивание задержек, что мешает выявлению одного и того же пользователя из набора имеющихся сеансов, пишет opennet.ru.

С практической стороны представленный метод позволяет сопоставить реального пользователя, за которым установлено наблюдение, с активностью обезличенных пользователей, пользующихся сетью Tor для доступа к определённому сайту. Метод также может применяться рекамными сетями для идентификации пользователей на сайтах на основе накопленной базы отпечатков ввода. В качестве критериев уникальности используется длительность нажатия на клавиши и паузы между нажатиями. При использовании тестового сайта после примерно 10 минут "обучения" системы, она достаточно точно выявляет активность выбранного пользователя среди других пользователей сайта.

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