Великий китайский файрвол теперь блокирует HTTPS-трафик с TLS 1.3 и ESNI

Великий китайский файрвол теперь блокирует HTTPS-трафик с TLS 1.3 и ESNI

Великий китайский файрвол теперь блокирует HTTPS-трафик с TLS 1.3 и ESNI

Власти Китая отныне полностью блокируют HTTPS-трафик, использующий TLS 1.3 с ESNI. Таким образом, «Великий китайский файрвол» — инструмент государственной цензуры — стал ещё функциональнее.

По данным организаций, отслеживающих китайские методы блокировки, новые возможности «Великого файрвола» действуют с конца июля. Об этом сообщили аналитики Мэрилендского университета, iYouPort и Great Firewall Report.

Судя по всему, власти Китая нацелились исключительно на HTTPS-трафик, передаваемый с помощью современных протоколов TLS 1.3 и расширения ESNI (Encrypted Server Name Indication).

При этом в стране доступен весь остальной HTTPS-трафик, действующий посредством старых версий протоколов — TLS 1.1 или 1.2, а также расширения SNI (Server Name Indication).

Такому подходу есть вполне логичное объяснение: в случае HTTPS-соединений, опирающихся на старые протоколы, китайские власти могут вычислить домен, к которому обращается тот или иной гражданин.

Сделать это просто, достаточно лишь посмотреть на поле SNI (в виде простого текста) на ранних стадиях соединения. Но с TLS 1.3 + ESNI такой трюк уже не пройдёт.

При этом TLS 1.3 сегодня активно внедряется в Сети, и HTTPS с TLS 1.3 + ESNI доставляет правительству Китая серьёзные проблемы. При таком раскладе властям сложнее фильтровать трафик и контролировать, к какому контенту могут получать доступ граждане КНР.

Решить проблему помогла блокировка всего HTTPS-трафика, где используется TLS 1.3 + ESNI.

Тем не менее, как сообщили исследователи iYouPort, существуют шесть разных методов обхода блокировок на стороне клиента (внутри приложений). Ещё четыре способа можно реализовать на стороне сервера.

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