Эксперты опубликовали 100 самых слабых и распространённых паролей

Эксперты опубликовали 100 самых слабых и распространённых паролей

Эксперты опубликовали 100 самых слабых и распространённых паролей

Исследователи компании, разрабатывающей менеджер паролей NordPass и приложение NordVPN, составили список наиболее часто используемых и при этом наименее устойчивых к взлому паролей. Для этого экспертам пришлось проанализировать базу данных, содержащую 500 миллионов учётных данных, фигурировавших в утечках 2019 года.

Три пароля, возглавляющих список исследователей, встречались в базах утечек 6 348 704 раз. Они крайне слабые и при этом полностью предсказуемые.

Однако в опубликованной специалистами информации можно выявить и довольно неожиданные учётные данные.

Разработчики NordPass утверждают, что использовать пароли из их списка крайне опасно — злоумышленники могут провести брутфорс-атаку, которая в большинстве случаев приведет к взлому аккаунтов.

Напомним, что в ходе подобных атак преступники автоматически перебирают часто используемые пароли, а также задействуют словари для подбора слов.

В отчёте NordPass перечислены 100 самых слабых паролей по состоянию на 2019 год. Приводим список:

  • 12345
  • 123456
  • 123456789
  • test1
  • password
  • 12345678
  • zinch
  • g_czechout
  • asdf
  • qwerty
  • 1234567890
  • 1234567
  • Aa123456.
  • iloveyou
  • 1234
  • abc123
  • 111111
  • 123123
  • dubsmash
  • test
  • princess
  • qwertyuiop
  • sunshine
  • BvtTest123
  • 11111
  • ashley
  • 00000
  • 000000
  • password1
  • monkey
  • livetest
  • 55555
  • soccer
  • charlie
  • asdfghjkl
  • 654321
  • family
  • michael
  • 123321
  • football
  • baseball
  • q1w2e3r4t5y6
  • nicole
  • jessica
  • purple
  • shadow
  • hannah
  • chocolate
  • michelle
  • daniel
  • maggie
  • qwerty123
  • hello
  • 112233
  • jordan
  • tigger
  • 666666
  • 987654321
  • superman
  • 12345678910
  • summer
  • 1q2w3e4r5t
  • fitness
  • bailey
  • zxcvbnm
  • fuckyou
  • 121212
  • buster
  • butterfly
  • dragon
  • jennifer
  • amanda
  • justin
  • cookie
  • basketball
  • shopping
  • pepper
  • joshua
  • hunter
  • ginger
  • matthew
  • abcd1234
  • taylor
  • samantha
  • whatever
  • andrew
  • 1qaz2wsx3edc
  • thomas
  • jasmine
  • animoto
  • madison
  • 0987654321
  • 54321
  • flower
  • Password
  • maria
  • babygirl
  • lovely
  • sophie
  • Chegg123

Недавно команда исследователей из Microsoft просканировала все аккаунты в системе корпорации и выявила 44 миллиона учётных записей, использующих имена пользователей и пароли, до этого уже фигурировавшие в базах утечек.

WMX представила систему защиты сайтов от «умных ботов»

Российская компания WMX (ООО «Вебмониторэкс») представила новое решение для защиты веб-ресурсов от автоматизированных атак — WMX SmartBot Protection. Продукт рассчитан не только на массовый бот-трафик, но и на более сложных ботов, которые умеют имитировать поведение обычных пользователей.

Проблема здесь вполне прикладная. Значительная часть интернет-трафика сегодня создаётся не людьми, а автоматизированными скриптами.

Такие боты могут собирать данные с сайтов, перебирать пароли, создавать фейковые аккаунты, искать уязвимости и в целом мешать нормальной работе онлайн-сервисов. Особенно чувствительны к этому интернет-магазины, финансовые сервисы, агрегаторы, доски объявлений, медиаплатформы и стриминговые площадки.

При этом боты становятся всё менее примитивными. Если раньше их можно было сравнительно легко отсечь по шаблонному поведению, то теперь они нередко умеют маскироваться под живого пользователя: заходят через браузер, имитируют движение мыши и даже проходят простые CAPTCHA. Из-за этого стандартных фильтров уже часто недостаточно.

В WMX говорят, что их система использует несколько уровней проверки. Сначала трафик фильтруется по базовым признакам — например, по IP-адресам и User-Agent. Если этого недостаточно, дальше подключается анализ браузерного окружения: параметров экрана, шрифтов, а также особенностей canvas и WebGL, которые могут указывать на эмуляторы или headless-браузеры.

Следующий этап — поведенческий анализ. Система смотрит, как именно ведёт себя пользователь: есть ли движения мыши, насколько быстро заполняются формы и не выглядят ли действия слишком механическими. После этого подключаются эвристики, которые оценивают уже не отдельные признаки, а их сочетание. Например, если кто-то кликает строго по центру кнопок через одинаковые интервалы времени, это может выглядеть подозрительно, даже если по отдельности такие действия не кажутся аномальными.

При необходимости могут использоваться и дополнительные проверки, включая CAPTCHA.

Новое решение работает в связке с WMX ПроWAF, веб-экраном компании. Логика здесь довольно понятная: антибот-система должна отсеивать автоматизированный трафик, а WAF — уже защищать приложение от попыток эксплуатации уязвимостей вроде SQL-инъекций, XSS или RCE. Заодно это снижает нагрузку на инфраструктуру, потому что до основного контура доходит уже более «чистый» трафик.

В компании также сообщили, что в будущих версиях собираются добавить систему скоринга угроз и механизмы, связанные с ML, для автоматического формирования новых эвристик.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru