Kaspersky: 45% найденных в дарквебе паролей подбираются менее чем за минуту

Kaspersky: 45% найденных в дарквебе паролей подбираются менее чем за минуту

Kaspersky: 45% найденных в дарквебе паролей подбираются менее чем за минуту

Специалисты «Лаборатории Касперского» в этом месяце изучили 193 миллиона паролей, лежащих в открытом доступе на ресурсах дарквеба. Вывод неутешительный: 45% (87 млн) подбираются менее чем за минуту.

Чтобы вычислить комбинации символов, киберпреступники могут воспользоваться умными алгоритмами. Например, 14% (27 млн) найденных паролей можно угадать менее чем за час.

На подбор 8% (15 млн паролей) у злоумышленника уйдёт не более суток. Преимущество умных алгоритмов здесь в том, что они учитывают замену символов («e» на «3», «1» на «!», «a» на «@»), а также прекрасно знают популярные комбинации: «qwerty», «12345», «asdfg».

Как выяснили в Kaspersky, лишь 23% (44 млн) обнаруженных паролей оказались приемлемыми, поскольку для их подбора злоумышленникам понабилось бы больше года.

Эксперты также обращают внимание на тот факт, что 57% паролей содержат существующее словарное слово, что недопустимо, если вы хотите устойчивую комбинацию.

Чаще всего юзеры используют имена и популярные слова («forever», «love», «google», «hacker», «gamer», «password», «admin», «team»).

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru