Эксперты назвали два слова, встречающиеся в 44 млн опасных паролей

Эксперты назвали два слова, встречающиеся в 44 млн опасных паролей

Эксперты назвали два слова, встречающиеся в 44 млн опасных паролей

Новое исследование скомпрометированных учётных данных вскрыло интересные факты о популярных паролях, которые устанавливают пользователи. В общей сложности специалисты проанализировали 15 миллиардов паролей, фигурировавших в тех или иных утечках.

Согласно отчёту CyberNews, только 2 миллиарда изученных паролей оказались уникальными. Большинство используют менее восьми символов, при этом сами пароли не только очень короткие, но и достаточно легко угадываются.

Что касается конкретных слов, то здесь всё забавно: «ass» встретилось в 26,8 млн паролей, «fuck» — в 4,8 млн. Самым популярным годом, фигурировавшим в слитых паролях, стал 2010-й (10 млн), за ним следовали 1987 (8,4 млн) и 1991 (8,3 млн).

Наиболее распространённым именем стало Eva (7 млн), потом шли Alex (7 млн), Anna (6,5 млн) и Max (5,6 млн).

Исследователи не рекомендуют включать любое из этих слов в свои пароли, поскольку они достаточно легко вычисляются. Более того, лучше вообще избегать слов, которые можно найти в словарях. Длина пароля тоже очень важна. Эксперты повторяют: недопустимо использовать короткие пароли.

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