Анализ утечек вскрыл слабые пароли гендиректоров: Dragon, monkey, Tiffany

Анализ утечек вскрыл слабые пароли гендиректоров: Dragon, monkey, Tiffany

Анализ утечек вскрыл слабые пароли гендиректоров: Dragon, monkey, Tiffany

Исследование паролей, которое провели специалисты компании NordPass, продемонстрировало странный подход руководителей организаций к защите своих учётных записей. Даже у генеральных директоров популярностью пользуются наипростейшие комбинации.

Представьте, что тысячи сотрудников доверяют свои данные человеку, чьи аккаунты защищены всего одним словом, которое любой киберпреступник легко подберёт по словарю.

В отчёте NordPass аналитики утверждают, что им удалось изучить 290 миллионов данных из утечек по всему миру и выделить учётные данные, принадлежащие руководителям компаний. Чаще всего в качестве пароля фигурируют имена: Tiffany (встречалось в 100 534 утечках), Charlie (в 33 699 утечках), Michael (10 647) и Jordan (10 472).

Помимо этого, гендиректоры любят различных вымышленных существ и животных. Например, слово «Dragon» было выявлено в 11 926 утечках, а «monkey» — в 11 675.

Напомним, что NordPass публиковала исследование, в котором специалисты перечислили самые распространённые пароли за 2021 год. Возможно, вы удивитесь, но 123456 всё ещё находится в топе — 103 170 552 совпадений в слитых БД. Такие, как «qwerty» и «password» тоже присутствуют (четвертое и пятое место в рейтинге соответственно).

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