惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

爱范儿
爱范儿
Forbes - Security
Forbes - Security
Help Net Security
Help Net Security
cs.CV updates on arXiv.org
cs.CV updates on arXiv.org
Hacker News: Ask HN
Hacker News: Ask HN
TaoSecurity Blog
TaoSecurity Blog
IT之家
IT之家
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
云风的 BLOG
云风的 BLOG
博客园 - 司徒正美
B
Blog
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
H
Hackread – Cybersecurity News, Data Breaches, AI and More
Google DeepMind News
Google DeepMind News
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
The Register - Security
The Register - Security
美团技术团队
C
CERT Recently Published Vulnerability Notes
I
Intezer
C
Cybersecurity and Infrastructure Security Agency CISA
Google Online Security Blog
Google Online Security Blog
B
Blog RSS Feed
PCI Perspectives
PCI Perspectives
C
Cyber Attacks, Cyber Crime and Cyber Security
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
MyScale Blog
MyScale Blog
S
Securelist
Recorded Future
Recorded Future
Know Your Adversary
Know Your Adversary
Security Archives - TechRepublic
Security Archives - TechRepublic
M
MIT News - Artificial intelligence
C
Check Point Blog
T
Threat Research - Cisco Blogs
博客园 - Franky
P
Proofpoint News Feed
人人都是产品经理
人人都是产品经理
U
Unit 42
F
Fortinet All Blogs
S
Security @ Cisco Blogs
The GitHub Blog
The GitHub Blog
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
The Hacker News
The Hacker News
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
F
Full Disclosure
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
D
Docker
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
L
LINUX DO - 热门话题

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Как ошибка в интернет‑картах превратила жизнь фермы в Канзасе в «цифровой» ад
achekalin · 2026-05-09 · via Все публикации подряд на Хабре

Как ошибка в интернет‑картах превратила жизнь фермы в Канзасе в «цифровой» ад

Время на прочтение8 мин

Охват и читатели566

Перевод

Оригинал опубликован The Week 14 мая 2016 года. Текст старый, но сегодня читается почти острее: это история не только про IP‑геолокацию, а про то, как одно неудачное значение по умолчанию в базе данных может годами ломать жизнь реальным людям.

Дом, на который указывал интернет

В часе езды от Уичито, в маленьком городке Потвин, есть участок земли площадью 360 акров, то есть примерно 146 гектаров. И у этого не очень большого участка есть одна очень большая проблема.

Земля больше ста лет принадлежала семье Фогельманов. Сейчас владелица, 82-летняя Джойс Тейлор, в девичестве Фогельман, сдает ее арендаторам. Место тихое и удаленное: ферма, пастбище, старый фруктовый сад, два амбара, несколько свинарников и двухэтажный дом. В такие места переезжают, когда хотят сбежать от всего: до ближайшего соседа — около мили, ближайший более‑менее крупный город насчитывает всего 13 тысяч жителей. Это настоящая сельская Америка. Более того, от точного географического центра США туда всего два часа на машине.

Но вместо спокойной жизни люди, живущие на земле Джойс Тейлор, оказались внутри технологического кошмара.

Последние десять лет Тейлор и ее арендаторов преследовали самые странные неприятности. Их обвиняли в краже личных данных, спаме, мошенничестве и других преступлениях. К ним приезжали агенты ФБР, федеральные маршалы, сотрудники налоговой, скорые, которые искали ветеранов в суицидальном кризисе, и полицейские, разыскивавшие сбежавших детей. Они находили незнакомцев, которые рылись в их амбаре. Арендаторов доксили: их имена и адреса выкладывали в интернет самопровозглашенные борцы со злом. Однажды кто‑то оставил на подъездной дорожке сломанный унитаз — странную, невнятную угрозу.

В целом с жильцами участка Тейлор десять лет обращались так, будто они преступники. И до моего звонка они понятия не имели, почему это происходит.

Как IP‑адрес получает координаты

Чтобы понять, что случилось с фермой Тейлор, нужно немного разобраться в современной цифровой картографии, а именно в одной ее части — IP‑геолокации.

IP‑адрес, адрес интернет‑протокола, — это уникальный идентификатор, который получает компьютер или компьютерная сеть. Без IP‑адресов компьютеры не смогли бы общаться друг с другом, поэтому он нужен каждому устройству, подключенному к интернету. Когда вы заходите на сайт, серверы записывают IP‑адрес вашего устройства и сохраняют его в логах. Иногда по IP можно понять больше: например, связан ли адрес с вредоносной активностью, или где примерно находится устройство.

Проблемы фермы Тейлор начались в 2002 году, когда компания MaxMind из Массачусетса решила продавать бизнесу аналитику под названием «IP intelligence»: таблицы с данными, которые позволяли определить географическое положение компьютера с определённым IP-адресом. Компаниям это оказалось нужно для разных целей: показать пользователю релевантную рекламу, отправить предупреждение о пиратской музыке или фильмах, ограничить доступ по региону, оценить риск мошенничества.

У компаний вроде MaxMind есть разные способы понять, где находится IP‑адрес. Можно заниматься вардрайвингом: отправлять машины по стране, искать открытые Wi‑Fi‑сети, записывать их IP‑адреса и физические координаты. Можно собирать данные через приложения на смартфонах, которые видят GPS‑координаты. Можно посмотреть, какой компании принадлежит IP‑диапазон, и предположить, что IP географически связан с офисом этой компании.

Но IP‑геолокация — не точная наука. В лучшем случае IP можно привязать к конкретному дому. В худшем — только к стране. Чтобы работать с подобной неопределенностью, MaxMind задавала точки по умолчанию на уровне города, штата, страны для адресов, чье положение было известно только примерно. И если про IP‑адрес был понятно только, что он «где‑то в США», система, по идее, должна была бы вернуть точку расположения центра США.

Ноль после запятой

Любой любитель географии знает, что точный центр США находится в северном Канзасе, рядом с границей Небраски. Формально его координаты — 39°50'N, 98°35'W. В десятичной записи это выглядит неуклюже: 39.8333333, -98.585522. Поэтому в 2002 году, когда MaxMind выбирала точку по умолчанию для центра США, компания решила округлить координаты и взять более аккуратную пару рядом: 38°N, 97°W, то есть 38.0000, -97.0000.

В результате последние 14 лет каждый раз, когда к базе MaxMind обращались за местоположением американского IP‑адреса, который она не могла определить точнее, база возвращала точку по умолчанию в двух часах езды от реального географического центра страны. Это происходило часто. По данным статьи, 5000 компаний полагались на IP‑данные MaxMind, а с этой координатой по умолчанию было связано больше 600 миллионов IP‑адресов. Если хотя бы один из этих IP использовал мошенник, вор, или человек, связавшийся со службой спасения, база MaxMind «помещала» каждого из них в одно и то же место: 38.0000, -97.0000.

Эта точка оказалась во дворе дома Джойс Тейлор.

«Первый звонок был из Коннектикута», — рассказала мне Тейлор. «Мужчина был в ярости: его рабочий интернет завалило письмами, клиенты не могли пользоваться почтой. Он сказал, что виноват адрес фермы. Тогда я впервые поняла, что что‑то происходит».

Это было в 2011 году. Тейлор выросла на этой ферме и помнит день, когда ей было 15, а в доме впервые появился туалет. У нее есть компьютер Gateway, но интернетом она почти не пользуется. «Я пишу на нем письма и уроки для воскресной школы», — говорит она. Когда я впервые позвонил, она отказалась со мной разговаривать: за эти годы ей звонило слишком много странных людей. «У моих родителей была безупречная репутация. Нашу семью всегда любили в общине», — сказала она позже. «У нас никогда не было врагов».

Но следующие несколько месяцев звонков и визитов становилось все больше. Когда правоохранители запрашивали у компаний вроде Google и Facebook IP‑адреса подозреваемых, а потом пробивали их через инструменты, использующие базу MaxMind, геолокация указывала на дом Тейлор. Любители интернет‑расследований, видевшие IP‑адреса посетителей своих сайтов или форумов, настолько уверовали, что источник их проблем находится в доме Тейлор, что начали публиковать отчеты о нем в Facebook, YouTube, Reddit, Ripoff Report и Google Plus. Даже сейчас, если погуглить адрес дома, выдача покажет в т.ч. сайты с описаниями якобы преступной активности.

Домогательства дошли до того, что местному шерифу пришлось вмешаться. Он поставил у въезда на подъездную дорожку знак: не приближаться к дому, с вопросами звонить ему.

«Бедную женщину преследуют уже много лет», — сказал мне шериф округа Батлер Келли Херцет. По его словам, задача его ведомства стала почти абсурдной: защищать дом Тейлор от других правоохранителей. «Я рассказал помощникам шерифа, что это давняя проблема, а люди, которые там живут, обычные хорошие люди, и никто там не находится в суицидальном кризисе».

Другие дома‑призраки

Годом раньше я писал о молодой паре из Атланты, столкнувшейся с похожей, но менее тяжелой проблемой. С тех пор как они въехали в дом, десятки незнакомцев приходили туда в поисках потерянных и украденных смартфонов. Их приводили приложения Find My Phone, уверявшие, что телефоны находятся внутри дома. На самом деле их там не было.

Разбираясь в той истории, я работал вместе с подкастом Reply All и исследователем безопасности Дэйвом Мейнором. Когда Мейнор приехал в дом, он обнаружил, что это один из немногих домов в районе с роутером и Wi‑Fi. Пара жила в своего рода цифровой пустыне. Некоторые программы геолокации ищут постоянные сети поблизости и используют их как якоря, поэтому к локации в районе дома привязалось много чужих IP‑адресов.

После публикации той истории я задумался, есть ли в стране другие такие дома. Я спросил Мейнора, можно ли это выяснить. Он сказал, что может написать программу, которая пройдет по публичной базе MaxMind и найдет физические адреса, повторяющиеся подозрительно часто. Через пару дней он прислал таблицу с тысячами домашних адресов и количеством IP, привязанных к каждому. Дом Тейлор был на первом месте. 600 миллионов IP‑адресов, привязанных к нему, были на порядок выше любого другого результата. Дом в Атланте был на 865-м месте.

Я рассказал Томасу Мэтеру, сооснователю MaxMind, историю Джойс Тейлор. Спросил, знает ли он о координатах по умолчанию, из‑за которых неопознанные IP‑адреса попадают на ее участок. Мэтер ответил по электронной почте, что «точка по умолчанию в Канзасе была выбрана больше десяти лет назад, когда компания только создавалась».

«Тогда мы выбрали широту и долготу примерно в центре страны, и нам не пришло в голову, что люди будут использовать базу, чтобы пытаться определять местоположение вплоть до конкретного дома», — написал он. «Мы всегда описывали нашу базу как инструмент для определения местоположения на уровне города или почтового индекса. Насколько я знаю, мы никогда не утверждали, что ее можно использовать для поиска конкретного дома».

Но люди используют ее именно так. Пять тысяч компаний берут данные из базы MaxMind. А обычные пользователи интернета ничего не знают о каких‑то «точках по умолчанию» в IP‑геолокации. Они просто видят, что сайт показывает: нужный им мошенник живет в Потвине, Канзас. И садятся в машину.

Мэтер добавил, что до моего письма не знал, что их карты расположения IP создали проблемы Тейлор и ее арендаторам. При этом он явно переживал за ситуацию.

«До вашего обращения мы не знали, что выбранные нами широты и долготы вызывают такие проблемы», — написал он. «Мы относимся к этому серьезно и работаем над тем, чтобы решить вопрос как можно быстрее».

Когда IP становится уликой

Физическая привязка компьютерных адресов — одна из многих частей интернет‑инфраструктуры, почти никак не регулируемых. Ей занимаются частные компании, и не только MaxMind. Формально никто не отвечает за всю систему. Поэтому для Джойс Тейлор не было очевидной инстанции, куда можно было бы прийти и спросить, почему это происходит и как подобное исправить.

Таких домов‑призраков с IP‑адресами гораздо больше. Когда Мейнор прислал список тысяч мест из базы MaxMind с аномально большим количеством привязанных IP, мы с коллегой обзвонили десятки адресов. Многие жильцы спокойно жили и даже не знали, что находятся в зоне IP‑наводнения. К ним не приходили незнакомцы. Видимо, IP‑адреса, привязанные к их домам, еще не успели оказаться замешанными «в чем‑то плохом».

Пока не успели.

Один важный вывод из этого расследования: IP‑адреса, которые используют как цифровые доказательства в уголовных делах и для получения ордеров на обыск, не всегда надежны. Как американские номера социального страхования, Social Security numbers, они стали числовой системой, придуманной для одной цели и позже переиспользованной для совсем другой. Номера социального страхования задумывались для учета пожизненных доходов, а превратились в ключ к личности человека. IP‑адреса нужны были, чтобы компьютеры могли общаться друг с другом, а теперь их используют, чтобы делать выводы о людях за этими компьютерами. Слова «security» и «address» в их названиях обещают больше, чем могут дать.

После того как я рассказал MaxMind о последствиях их координат по умолчанию, Мэтер сообщил, что компания выбирает новые точки по умолчанию — в водоемах, а не рядом с домами людей. Я спросил, как быстро компании, использующие базу MaxMind, обновят данные у себя. «Я бы сказал, типичный клиент обновляет данные каждую неделю, но бывает по‑разному», — ответил Мэтер. «Некоторые клиенты обновляются только раз в несколько месяцев».

MaxMind обновила базу на следующей неделе. Есть надежда, что ферма Тейлор снова станет тихим местом.