Valve с помощью ханипота забанила 40 тыс. читеров в Dota 2

Valve с помощью ханипота забанила 40 тыс. читеров в Dota 2

Valve с помощью ханипота забанила 40 тыс. читеров в Dota 2

Компания Valve, стоящая за одними из самых популярных игровых проектов, рассказала о бане более 40 тысяч аккаунтов геймеров в Dota 2. Причина перманентного бана — использование софта для читинга.

Читы открывали доступ к информации внутреннего клиентского приложения, которая недоступна в обычных условиях. Таким образом, у читеров появлялось явное преимущество перед обычными игроками.

Поскольку сейчас существует целая отдельная сфера, предлагающая читы и другие похожие способы обхода стандартного игрового процесса, Valve считает для себя очень важным бороться с подобным.

Именно поэтому компания подняла ханипот, задача которого — отслеживать и ловить запросы в тех разделах, которые не должны попадать под мониторинг игрового клиента.

«Этот ханипот отслеживает секцию данных внутри игрового клиента, которая не должна читаться при нормальном игровом процессе. Используемые нечестными игроками эксплойты выдадут себя при обращении к этой секции», — пишет Valve.

«Каждый из забаненных аккаунтов считывал данные с этой “секретной“ области, так что у нас была весомая причина заблокировать эти учётные записи».

40 тысяч забаненных — большая цифра для такой ситуации. Фактически это можно назвать одной из крупнейших читинговых кампаний в игровой индустрии. Valve сознательно решила предать огласке инцидент, чтобы все игроки получили чёткое послание: разработчик будет бороться с неправомерными действиями в Dota 2.

Не стоит также забывать, что читы часто содержат вредоносные программы. Например, моды для CS: GO и PUBG распространяли ворующий пароли троян, а на YouTube под видом читов для Krunker раздавали инструменты клик-фрода.

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