Мостовые релеи WebTunnel маскируют подключения к Tor под обычный HTTPS

Мостовые релеи WebTunnel маскируют подключения к Tor под обычный HTTPS

Мостовые релеи WebTunnel маскируют подключения к Tor под обычный HTTPS

Проект Tor объявил об официальном запуске WebTunnel — нового подключаемого транспорта, призванного обеспечить конфиденциальность пользователей сети. В отличие от obfs 4 он не шифрует трафик по собственной схеме, а выдает его за обычный HTTPS / WebSocket.

Для подключения к Tor уже два десятилетия используются мосты, полагающиеся на транспортные протоколы obfs3 и obfs4. Такие серверы не числятся в списке узлов, публикуемом на Tor Project, адреса пользователям приходится получать по запросу.

Не секрет, что возможности Tor зачастую используют злоумышленники. Подозрительные подключения можно выявить по фингерпринту (цифровому отпечатку), однако некоторые частные компании и даже страны (Китай, Иран) стали переходить на фильтрацию по белым спискам протоколов, по умолчанию блокируя все, что не выглядит, как обычный интернет-трафик.

Поскольку obfs4 использует нестандартное шифрование, подобный подход закрыл доступ к Tor не только преступникам, но и законопослушным гражданам. Технология WebTunnel способна решить эту проблему: новый протокол имитирует HTTPS, и сторонний наблюдатель вполне может принять соединение за подобие WebSocket-связи.

«WebTunnel настолько схож с обычным веб-трафиком, что может сосуществовать с сайтом в той же сетевой конечной точке, то есть в том же домене, на том же IP-адресе и порту, — пишут участники Tor Project в блоге. — Это позволяет им делить стандарный обратный прокси, который будет перенаправлять обычный веб-трафик и WebTunnel на соответствующие серверы приложений. В результате при заходе на сайт посетитель увидит только его содержимое и не заметит секретного моста (WebTunnel)».

Новинка позиционируется как альтернатива obfs4, доступная большинству пользователей Tor Browser. Согласно статистике torproject.org, в настоящее время по протоколу WebTunnel работают 65 мостовых релеев, которыми ежедневно пользуются порядка 800 юзеров. Такой доступ пока возможен далеко не везде — например, он отсутствует в некоторых провинциях Ирана.

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