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.

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