Вышла утилита RKN Block Checker для диагностики блокировок

Вышла утилита RKN Block Checker для диагностики блокировок

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.

Наталья Касперская призвала регулировать сливы данных в ChatGPT

Пока сотрудники российских компаний массово загружают документы в ChatGPT и другие ИИ-сервисы, государству пора задуматься о регулировании этой сферы. Такое мнение высказала президент группы компаний InfoWatch и председатель правления ассоциации «Отечественный софт» Наталья Касперская.

Отвечая на вопрос ТАСС о необходимости государственного вмешательства, она была предельно лаконична: «Однозначно».

По мнению Касперской, искусственный интеллект сегодня является одной из самых опасных технологий, созданных человеком за последние десятилетия.

«После ядерной бомбы. Но о рисках никто не говорит», — заявила она.

Повод для беспокойства у представителей отрасли действительно есть. Согласно исследованию компании «Солар», опубликованному в начале года, за 2025 год сотрудники российских организаций передали в публичные ИИ-сервисы в 30 раз больше конфиденциальной информации, чем годом ранее.

Причём речь идёт не о безобидных запросах вроде. В числе данных, которые пользователи отправляли нейросетям, оказались презентации компаний, стратегические документы, аналитические таблицы и даже фрагменты программного кода.

Проблему уже давно называют теневым ИИ по аналогии с теневыми ИТ-сервисами. Формально компания может запрещать использование внешних нейросетей, но сотрудники продолжают пользоваться ими для работы, просто делают это самостоятельно и без контроля со стороны работодателя.

Любопытно, что даже внутри ИБ-сообщества пока нет единого ответа на вопрос, как именно бороться с такими утечками. Ранее глава «Лаборатории Касперского» Евгений Касперский признавал, что универсального решения пока не существует. При этом он напоминал, что за разглашение коммерческой информации в России уже предусмотрена уголовная ответственность.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru