ИИ поможет сократить утечки данных из приложений в десять раз

ИИ поможет сократить утечки данных из приложений в десять раз

ИИ поможет сократить утечки данных из приложений в десять раз

В ближайшие годы количество утечек данных из приложений может снизиться в десять раз — всё благодаря внедрению искусственного интеллекта. Отечественные разработчики уже начали использовать нейросети для автоматического поиска уязвимостей в российских программах.

Как рассказали «Известиям» участники рынка, теперь это не просто модный тренд, а реальный инструмент повышения кибербезопасности.

По словам старшего управляющего директора AppSec Solutions Антона Башарина, большие языковые модели сегодня умеют не только находить слабые места в коде, но и объяснять, в чём именно проблема и как её исправить.

«Когда в проекте сочетаются безопасная разработка и автоматизированный анализ, количество критических уязвимостей резко падает. Белые хакеры потом находят значительно меньше проблем, чем в продуктах без таких практик», — отметил Башарин.

По мнению члена комитета Госдумы по информационной политике и координатора проекта «Цифровая Россия» Антона Немкина, развитие подобных технологий может в перспективе привести к созданию национальной платформы мониторинга уязвимостей — она будет работать в режиме реального времени и интегрироваться с инфраструктурой госорганов и крупных компаний.

При этом полностью исключить человека из процесса пока невозможно. Экспертам всё равно придётся перепроверять выводы ИИ, чтобы избежать ошибок.

Тем временем мобильные и веб-приложения по-прежнему остаются одной из самых уязвимых сфер. Например, по данным ГК «Солар», 46% веб-приложений российских компаний содержат уязвимости, провоцирующие утечки. Более половины подобных программ плохо защищены и позволяют получить несанкционированный доступ к данным пользователей.

Вышла утилита RKN Block Checker для диагностики блокировок

Разработчик Дмитрий Виноградов представил утилиту RKN Block Checker с открытым исходным кодом. Она помогает понять, почему конкретный сайт не открывается: это обычная сетевая проблема или блокировка на стороне провайдера / регуляторной инфраструктуры.

Проект написан на Python и опубликован под лицензией MIT. Утилита работает из командной строки и проверяет соединение по цепочке DNS → TCP → TLS → HTTP.

Идея простая: не просто выдать вердикт, что сайт недоступен, а показать, на каком именно уровне всё сломалось. Например, если системный DNS не даёт нормальный ответ, а Cloudflare DoH возвращает корректный адрес, это может указывать на DNS-подмену. Если TCP-соединение на 443-й порт сбрасывается, речь может идти о блокировке на уровне IP.

Если TCP проходит, но соединение рвётся на TLS-рукопожатии с SNI, это уже похоже на работу DPI / ТСПУ. А если сайт открывается, но вместо страницы приходит заглушка провайдера или код 451, утилита фиксирует и такой сценарий.

 

Автор отдельно подчёркивает, что смысл RKN Block Checker не в том, чтобы заменить браузер. Браузер и так сообщает, что сайт не открылся. Здесь задача другая — разложить проблему по слоям и дать пользователю более понятную картину, где именно произошёл сбой и на что это похоже.

Утилита сравнивает ответы системного DNS и DNS over HTTPS через Cloudflare, проверяет обычное TCP-подключение, запускает TLS-handshake с SNI целевого домена и затем делает HTTP-запрос. Вердикт выставляется по первому уровню, на котором возникла ошибка.

 

У проекта есть и ограничения. Пока поддерживается только IPv4. Списки целей жёстко заданы в коде и включают около 20 сайтов на категорию, поэтому инструмент не поймает все частные случаи. Кроме того, это разовая проверка без повторов и долгосрочного мониторинга, хотя JSON-вывод можно использовать в cron для регулярных запусков.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru