Великий китайский файрвол блокирует 311 тыс. доменов, 41 тыс. — случайно

Великий китайский файрвол блокирует 311 тыс. доменов, 41 тыс. — случайно

Великий китайский файрвол блокирует 311 тыс. доменов, 41 тыс. — случайно

Крупнейшее на сегодняшний день исследование веб-фильтрации продемонстрировало истинные масштабы «Великого китайского файрвола». Учёный из Канады и Великобритании рассказали о возможностях печально известной государственной машины блокировки.

Специалисты исследовали китайский файрвол на протяжении девяти месяцев — с апреля по декабрь 2020 года. Для этого эксперты создали систему GFWatch, в задачи которой входила проверка доступа к доменам из китайского интернет-пространства, а также за его пределами.

Таким способом учёные фиксировали, как именно «Великий китайский файрвол» вмешивается в соединения на доменном уровне. Как известно, машина цензуры КНР работает в обе стороны: мешает гражданам посещать неугодные сайты, а также препятствует сторонним заходам на внутренние китайские сайты.

 

С помощью GFWatch исследователи протестировали 534 миллиона доменов, 411 млн при этом проверялись ежедневно, чтобы зафиксировать перманентную блокировку. Спустя девять месяцев специалисты получили интересную статистику.

Оказалось, что «Великий китайский файрвол» на текущий момент блокирует около 311 тыс. доменов, из которых 270 тыс. — сознательно. Другими словами, оставшиеся 41 тыс. доменов попали под нож чисто случайно.

Как отметили исследователи, китайские власти порой не слишком заморачивались на тему тщательного подхода к блокировке коротких доменов, которые могли быть частью более длинных имён. В результате блокировались даже безобидные (с точки зрения законодательства КНР) веб-ресурсы.

Например, заблокировав reddit.com, файрвол также начал блокировать booksreddit.com, geareddit.com и 1087 других похожих сайтов.

 

Помимо этого, эксперты решили изучить, какой именно тип контента претит властям Китая. Для этого команда исследователей проанализировала список из 311 тыс. заблокированных доменов. Оказалось, что около 40% неугодных сайтов были зарегистрированы совсем недавно. Это значит, что власти Китая заблокировали их для изучения и классификации.

ИИ находит ошибки быстрее, чем их могут исправлять

Многие команды разработчиков опенсорс-проектов столкнулись с потоком сообщений об ошибках и уязвимостях, которые выявляют ИИ-модели. Для многих проектов, особенно небольших, это стало серьёзной проблемой: устранять такие находки по мере их поступления они попросту не успевают. В результате ситуация начинает нести заметные риски для безопасности.

О проблеме сообщило агентство Bloomberg. Издание приводит слова Дэниела Стенберга из проекта cURL: только за 2025 год команда получила 181 сообщение об ошибках и уязвимостях — больше, чем за 2023 и 2024 годы вместе взятые.

По словам специалиста, рост числа багрепортов напрямую связан с распространением ИИ-моделей. Как отметил Стенберг, ситуация продолжает ухудшаться. С начала 2026 года команда проекта уже получила 87 сообщений об ошибках, а по итогам года их число может приблизиться к 330.

Рост активности связывают с появлением новой ИИ-модели Mythos от Anthropic. Она позволяет находить проблемный код быстрее, чем предыдущие поколения таких систем, не говоря уже о людях, которые проводят аудит вручную или с помощью традиционных инструментов.

Многие другие проекты, столкнувшись с валом отчётов об ошибках, сгенерированных с помощью ИИ, вообще прекратили их приём. Разработчики сравнивают этот поток с DDoS-атакой, называя его «пугающим» и крайне сложным для обработки.

Понимая возможные риски, связанные с тем, что новая модель сможет находить уязвимости быстрее, чем разработчики будут успевать их устранять, Anthropic не стала выпускать Mythos в открытый доступ. Вместо этого компания ограничила доступ к ней, предоставив его только ключевым организациям, включая CrowdStrike и Linux Foundation.

Как подчёркивает Bloomberg, вся индустрия во многом зависит от результатов работы проектов с открытым исходным кодом, которыми нередко занимаются небольшие команды с ограниченными ресурсами. Ситуацию дополнительно осложняет наличие большого объёма устаревшего кода, который может быть использован во вредоносных целях.

Показательный пример — история с WannaCry: авторы этого шифровальщика использовали устаревший драйвер Windows для распространения зловреда. При этом удалить такой компонент не всегда возможно без риска нарушить работу критически важных функций системы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru