Более 800 тыс. систем все еще уязвимы к BlueKeep

Более 800 тыс. систем все еще уязвимы к BlueKeep

Более 800 тыс. систем все еще уязвимы к BlueKeep

Пользователи и организации продолжают обновлять свои системы, чтобы справиться с уязвимостью, известной под именем BlueKeep и идентификатором CVE-2019-0708. Несмотря на это, более 800 000 систем все ещё уязвимы для атак, в которых эксплуатируется эта брешь.

Такие данные приводит компания BitSight, которая постоянно сканирует Сеть на наличие непропатченных устройств и сравнивает результаты.

В июле исследователи BitSight зафиксировали 805 000 уязвимых устройств — на 167 000 меньше, чем было обнаружено в мае.

Сравнив собранные за несколько месяцев данные, эксперты пришли к выводу:

«В среднем количество уязвимых к BlueKeep устройств сокращается на 5 224 ежедневно».

Специалисты утверждают, что наиболее уязвимой является телекоммуникационная отрасль. Далее идёт образовательная и технологическая сферы.

Наибольшее количество уязвимых систем находится в Китае, за ним идёт США.

В начале месяца эксперты компании Sophos провели обратный инжиниринг патча Microsoft, предназначенного для устранения знаменитой уязвимости BlueKeep. В результате удалось создать PoC-код, который способен использовать уязвимость для атак на RDP-системы без всякого взаимодействия с пользователем.

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