В России готовят систему для учёта IP-адресов и защиты от кибермошенников

В России готовят систему для учёта IP-адресов и защиты от кибермошенников

В России готовят систему для учёта IP-адресов и защиты от кибермошенников

Во втором пакете мер по борьбе с кибермошенничеством появилось новое предложение — создать государственную систему, которая будет учитывать, какой стране принадлежат IP-адреса. Операторы связи должны будут передавать туда данные о местоположении сетевых адресов.

Идея в том, чтобы использовать эти сведения не только для статистики, но и для защиты: например, ограничивать доступ к виртуальным АТС (ВАТС) с зарубежных IP, которые часто используют мошенники.

По словам Юрия Силаева, заведующего лабораторией доверенного искусственного интеллекта РТУ МИРЭА, такая база может стать полезным инструментом для кибербезопасности.

Она позволит фильтровать трафик на национальном уровне и блокировать подключения с территорий, откуда регулярно идут DDoS-атаки или кибератаки на критическую инфраструктуру.

«Это повысит устойчивость КИИ к внешним воздействиям и поможет бороться с фишингом и мошенничеством, ведь большинство подобных ресурсов размещаются за рубежом», — поясняет эксперт.

Функции по сбору и хранению данных, согласно проекту закона, будут возложены на Роскомнадзор, а оператором системы станет Радиочастотная служба.

Директор Координационного центра доменов .RU/.РФ Андрей Воробьёв отмечает, что сейчас зарубежные геосервисы часто ошибаются — например, по Крыму и новым регионам России они до сих пор показывают украинскую принадлежность. Из-за этого могут неправильно блокироваться российские пользователи в рамках борьбы с зарубежными атаками.

Собственная база позволит точнее контролировать сетевые потоки и быстрее выявлять инциденты — от утечек данных до попыток взлома.

Однако Силаев, которого цитирует «RG.RU», предупреждает: у такой системы есть и риски. Централизованное хранение информации создаёт единую точку отказа.

Если база будет взломана, злоумышленники получат карту всей сетевой инфраструктуры страны. Кроме того, совокупность IP-адресов с другими данными может позволить деанонимизировать пользователей. Ошибки в системе тоже могут обернуться массовыми блокировками легитимных сайтов.

Коммерческий директор компании «Код Безопасности» Фёдор Дбар считает, что подобная система усилит защиту от кибератак, ведь принадлежность IP к стране — один из факторов анализа при обнаружении аномалий в трафике.

«Это не революция, но важный шаг для повышения эффективности защиты», — говорит он.

По мнению эксперта, риски минимальны, потому что эти данные и так общедоступны, просто сейчас нет единого государственного реестра с проверенной информацией.

Подобные решения существуют и за рубежом. Например, в Китае действует знаменитый «Великий китайский файрвол», который фильтрует трафик с учётом геолокации. В США и Европе таких централизованных систем нет, но работают коммерческие и национальные сервисы, помогающие блокировать вредоносный трафик.

Разница, как отмечает Силаев, в подходах: на Западе подобные технологии в первую очередь направлены на защиту от кибератак, а не на контроль информационных потоков.

Напомним, ранее мы предупреждали об угрозе, которую для «белых» хакеров несут меры по защите от мошенников. Компании, работающие в сфере кибербезопасности, считают это прямым ограничением для исследователей, занимающихся поиском уязвимостей.

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