SQLi будет жить, пока безопасность на стадии разработки не станет нормой

SQLi будет жить, пока безопасность на стадии разработки не станет нормой

SQLi будет жить, пока безопасность на стадии разработки не станет нормой

Возможность внедрения SQL-кода (SQL injection, SQLi) была впервые признана уязвимостью более 20 лет назад, однако она до сих пор зачастую всплывает в веб-приложениях. Матиас Маду (Matias Madou), технический директор и соучредитель компании Secure Code Warrior, уверен, что этот тривиальный баг будет и впредь составлять угрозу для пользователей, пока разработчики не научатся привносить безопасность в программные коды.

Баг SQLi, по мнению эксперта, легко устранить. Учитывая почтенный возраст проблемы, она должна присутствовать только в унаследованном софте и непропатченных системах. Тем не менее, создатели веб-приложений повторяют эту ошибку вновь и вновь.

Атака внедрением SQL-кода не требует специальных знаний и навыков, а последствия могут быть весьма неприятными — SQLi до сих пор занимает первое место в рейтинге рисков OWASP Top 10. Так, в минувшем августе поставщик графического контента Freepik сообщил о компрометации учетных данных 8,3 млн пользователей в результате SQLi-атаки. За три месяца до этого в США был открыт процесс по делу украинца Виталия Антоненко, которого обвинили в краже сотен тысяч номеров кредитных карт и персональных данных посредством массовых взломов через SQLi.

К сожалению, многие дипломированные программисты, по словам Маду, имеют слабое представление о защитном кодировании. Для проведения специальных тренингов у бизнес-структур не хватает квалифицированных кадров и возможностей, а подчас и желания. Новые языки программирования вроде Rust помогают избавиться от некоторых типовых багов, однако использование устаревших систем и библиотек сводит на нет все усилия по обеспечению безопасности корпоративной инфраструктуры.

Эксперт призывает интернет-сообщество повысить культуру создания программных продуктов, стимулировать разработчиков к освоению приемов безопасного программирования и не жалеть времени на подготовку качественных, защищенных кодов.

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