a
b
c
d
FindNews.ru - новости, последние события, хроники.

«Кросс технолоджис»: хакеры используют ИИ в брутфорс-атаках для вероятностного ранжирования

Атаки с перебором паролей, они же брутфорс-атаки, остаются распространенным способом получения доступа к аккаунтам пользователей, причем как частных, так и корпоративных. По оценке специалистов «Кросс технолоджис», число таких атак выросло в 1,5 раза в I квартале 2026 г. по сравнению с аналогичным периодом. При этом злоумышленники стараются повысить эффективность атак и используют ИИ для вероятностного ранжирования паролей.

Традиционные инструменты, которые используются злоумышленниками, например, Hashcat, эффективно работают с перебором паролей длиной до 7-8 символов, поэтому здесь ИИ не сделал значительной разницы в эффективности. Что касается более сложных паролей, здесь злоумышленники начали активно применять ИИ для вероятностного ранжирования на основе известных паттернов и личной информации о жертве – ФИО, даты и места рождения и так далее. В отдельных случаях это позволяет сократить количество попыток с миллионов до нескольких сотен.

При этом, указывают эксперты «Кросс технолоджис», возможность проведения и эффективность брутфорс-атаки зависят от множества факторов: отсутствия ограничений на перебор паролей, двухфакторной аутентификации и так далее. Поэтому успешными оказываются порядка 1% атак с перебором паролей.

«Брутфорс-атаки распространены, их становится больше, однако по эффективности они уступают, например, использованию паролей из утечек. Чтобы защититься от таких атак, достаточно соблюдать несложные правила: использовать сложные, длинные пароли, от 12 символов, не использовать в паролях личную информацию, регулярно менять пароли и не использовать одинаковые комбинации для разных сервисов», – сказал Антон Редько, руководитель группы «Безопасная разработка» компании «Кросс технолоджис».

Однако ИИ применяется не только с атакующей стороны – современные системы защиты также используют машинное обучение для противодействия брутфорс-атакам.

Поведенческие модели анализируют паттерны запросов и способы выявить аномалии – например, нетипичную географию входов, подозрительную частоту обращений. Получается, что противодействие «хакер против администратора» устаревает, и теперь исход во многом решает качество и актуальность данных для обучения и эффективность запросов.

Поделиться Короткая ссылка

Наука и высокие технологии - другие новости