В Telegram появился бот-аналог Have I Been Pwned, ищущий слитые пароли

В Telegram появился бот-аналог Have I Been Pwned, ищущий слитые пароли

В Telegram появился бот-аналог Have I Been Pwned, ищущий слитые пароли

В Telegram появился аналог сервиса Have I Been Pwned — бот, позволяющий проверить скомпрометированные пароли с помощью адреса электронной почты. По словам создателя бота, получившего имя MailSearchBot, в сервисе используется база утекших связок логин-пароль, насчитывающая 9 млрд записей.

Воспользоваться MailSearchBot достаточно просто — нужно отправить ему в чат адрес вашей электронной почты. В ответ сервис должен выдать скомпрометированные пароли, связанные с этим адресом (если они имеются).

На данный момент, как признается сам создатель MailSearchBot Батыржан Тютеев, сервис представляет собой исключительно любительскую разработку, созданную на домашнем компьютере.

Сам Тютеев представляет компанию NitroTeam, занимающуюся проведением пентестов.

Напомним, что Трой Хант, нынешний владелец сервиса Have I Been Pwned, предоставляющего информацию об утечках, ищет желающего приобрести его детище. Хант создал Have I Been Pwned более пяти лет назад, а в настоящее время он отлично справляется с выявлением скомпрометированных учетных данных.

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